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/*详细报告部分*/
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/********返回顶部样式**********************/
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/*******底部样式**********************/
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a,b=f.timers,c=0;for(;c<b.length;c++)a=b[c],!a()&&b[c]===a&&b.splice(c--,1);b.length||f.fx.stop()},interval:13,stop:function(){clearInterval(cp),cp=null},speeds:{slow:600,fast:200,_default:400},step:{opacity:function(a){f.style(a.elem,"opacity",a.now)},_default:function(a){a.elem.style&&a.elem.style[a.prop]!=null?a.elem.style[a.prop]=a.now+a.unit:a.elem[a.prop]=a.now}}}),f.each(["width","height"],function(a,b){f.fx.step[b]=function(a){f.style(a.elem,b,Math.max(0,a.now)+a.unit)}}),f.expr&&f.expr.filters&&(f.expr.filters.animated=function(a){return f.grep(f.timers,function(b){return a===b.elem}).length});var cw=/^t(?:able|d|h)$/i,cx=/^(?:body|html)$/i;"getBoundingClientRect"in c.documentElement?f.fn.offset=function(a){var b=this[0],c;if(a)return this.each(function(b){f.offset.setOffset(this,a,b)});if(!b||!b.ownerDocument)return null;if(b===b.ownerDocument.body)return f.offset.bodyOffset(b);try{c=b.getBoundingClientRect()}catch(d){}var e=b.ownerDocument,g=e.documentElement;if(!c||!f.contains(g,b))return c?{top:c.top,left:c.left}:{top:0,left:0};var h=e.body,i=cy(e),j=g.clientTop||h.clientTop||0,k=g.clientLeft||h.clientLeft||0,l=i.pageYOffset||f.support.boxModel&&g.scrollTop||h.scrollTop,m=i.pageXOffset||f.support.boxModel&&g.scrollLeft||h.scrollLeft,n=c.top+l-j,o=c.left+m-k;return{top:n,left:o}}:f.fn.offset=function(a){var b=this[0];if(a)return this.each(function(b){f.offset.setOffset(this,a,b)});if(!b||!b.ownerDocument)return null;if(b===b.ownerDocument.body)return f.offset.bodyOffset(b);var c,d=b.offsetParent,e=b,g=b.ownerDocument,h=g.documentElement,i=g.body,j=g.defaultView,k=j?j.getComputedStyle(b,null):b.currentStyle,l=b.offsetTop,m=b.offsetLeft;while((b=b.parentNode)&&b!==i&&b!==h){if(f.support.fixedPosition&&k.position==="fixed")break;c=j?j.getComputedStyle(b,null):b.currentStyle,l-=b.scrollTop,m-=b.scrollLeft,b===d&&(l+=b.offsetTop,m+=b.offsetLeft,f.support.doesNotAddBorder&&(!f.support.doesAddBorderForTableAndCells||!cw.test(b.nodeName))&&(l+=parseFloat(c.borderTopWidth)||0,m+=parseFloat(c.borderLeftWidth)||0),e=d,d=b.offsetParent),f.support.subtractsBorderForOverflowNotVisible&&c.overflow!=="visible"&&(l+=parseFloat(c.borderTopWidth)||0,m+=parseFloat(c.borderLeftWidth)||0),k=c}if(k.position==="relative"||k.position==="static")l+=i.offsetTop,m+=i.offsetLeft;f.support.fixedPosition&&k.position==="fixed"&&(l+=Math.max(h.scrollTop,i.scrollTop),m+=Math.max(h.scrollLeft,i.scrollLeft));return{top:l,left:m}},f.offset={bodyOffset:function(a){var b=a.offsetTop,c=a.offsetLeft;f.support.doesNotIncludeMarginInBodyOffset&&(b+=parseFloat(f.css(a,"marginTop"))||0,c+=parseFloat(f.css(a,"marginLeft"))||0);return{top:b,left:c}},setOffset:function(a,b,c){var d=f.css(a,"position");d==="static"&&(a.style.position="relative");var e=f(a),g=e.offset(),h=f.css(a,"top"),i=f.css(a,"left"),j=(d==="absolute"||d==="fixed")&&f.inArray("auto",[h,i])>-1,k={},l={},m,n;j?(l=e.position(),m=l.top,n=l.left):(m=parseFloat(h)||0,n=parseFloat(i)||0),f.isFunction(b)&&(b=b.call(a,c,g)),b.top!=null&&(k.top=b.top-g.top+m),b.left!=null&&(k.left=b.left-g.left+n),"using"in b?b.using.call(a,k):e.css(k)}},f.fn.extend({position:function(){if(!this[0])return null;var a=this[0],b=this.offsetParent(),c=this.offset(),d=cx.test(b[0].nodeName)?{top:0,left:0}:b.offset();c.top-=parseFloat(f.css(a,"marginTop"))||0,c.left-=parseFloat(f.css(a,"marginLeft"))||0,d.top+=parseFloat(f.css(b[0],"borderTopWidth"))||0,d.left+=parseFloat(f.css(b[0],"borderLeftWidth"))||0;return{top:c.top-d.top,left:c.left-d.left}},offsetParent:function(){return this.map(function(){var a=this.offsetParent||c.body;while(a&&!cx.test(a.nodeName)&&f.css(a,"position")==="static")a=a.offsetParent;return a})}}),f.each(["Left","Top"],function(a,c){var d="scroll"+c;f.fn[d]=function(c){var e,g;if(c===b){e=this[0];if(!e)return null;g=cy(e);return g?"pageXOffset"in g?g[a?"pageYOffset":"pageXOffset"]:f.support.boxModel&&g.document.documentElement[d]||g.document.body[d]:e[d]}return this.each(function(){g=cy(this),g?g.scrollTo(a?f(g).scrollLeft():c,a?c:f(g).scrollTop()):this[d]=c})}}),f.each(["Height","Width"],function(a,c){var d=c.toLowerCase();f.fn["inner"+c]=function(){var a=this[0];return a?a.style?parseFloat(f.css(a,d,"padding")):this[d]():null},f.fn["outer"+c]=function(a){var b=this[0];return b?b.style?parseFloat(f.css(b,d,a?"margin":"border")):this[d]():null},f.fn[d]=function(a){var e=this[0];if(!e)return a==null?null:this;if(f.isFunction(a))return this.each(function(b){var c=f(this);c[d](a.call(this,b,c[d]()))});if(f.isWindow(e)){var g=e.document.documentElement["client"+c],h=e.document.body;return e.document.compatMode==="CSS1Compat"&&g||h&&h["client"+c]||g}if(e.nodeType===9)return Math.max(e.documentElement["client"+c],e.body["scroll"+c],e.documentElement["scroll"+c],e.body["offset"+c],e.documentElement["offset"+c]);if(a===b){var i=f.css(e,d),j=parseFloat(i);return f.isNumeric(j)?j:i}return this.css(d,typeof a=="string"?a:a+"px")}}),a.jQuery=a.$=f,typeof define=="function"&&define.amd&&define.amd.jQuery&&define("jquery",[],function(){return f})})(window);
</script>
<script>
$(function(){
	$(".jcbg-fhdb-top").click(function(){
			$('body,html').animate({scrollTop:0},500);
	});
});

</script>
</head>
<body>
<div class="topbar">
	<img style="width:420px;margin-top:6px;" src="">
	<ul class="reportnav">
		<li><a href="毛其林00944论文定稿_片段对照报告.html" class="reportnav-link">片段对照报告</a></li>
		<li><a href="毛其林00944论文定稿_比对报告.html">比对报告</a></li>
		<li><a href="毛其林00944论文定稿_原文对照报告.pdf" target="_blank">原文对照报告（PDF）</a></li>
		<li><a href="毛其林00944论文定稿_简洁报告.pdf" target="_blank">简洁报告（PDF）</a></li>
		<li><a href="毛其林00944论文定稿_格式分析报告.html">格式分析报告</a></li>
		<li><a class="pc_show" href="http://118.178.229.53:8080/wpcheck/downloadReport.html?fileName=2019052108283143859751.doc" target="_blank">下载报告</a></li>
		<li><a class="pc_show" href="http://vpcs.cqvip.com/personal/paper/chaxun.aspx" target="_blank">报告验真</a></li>
		<li><a class="pc_show" href="http://vpcs.cqvip.com/personal/paper/filetext.aspx"  target="_blank">提交检测</a></li>
		<li><a class="pc_show" href="http://vpcs.cqvip.com" target="_blank">返回首页</a></li>
	</ul>
</div>
<div class="all f16">
	<div class="jcbg-fhdb">
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		<a href="http://vpcs.cqvip.com/copyright" target="_blank" class="jcbg-sqbqdj">申请版权登记</a>
		<span class="jcbg-fhdb-top">TOP</span>
	</div>
	<div class="tit yahei position-rel">
		<div class="vpcsbg-hrader"> <img src="">
			<div class="iconprintersettings"> <img src=""> <a class="iconprintersettings-link" href="javascript:;" onclick="javascript:window.print()">打印报告</a> </div>
		</div>
		<h1 class="f26 block a_center">毛其林_00944_论文定稿<span class="block f22">【片段对照报告-大学生版】</span></h1>
		<div class="block a_left f14 tahoma" style="padding-top:30px;">
			<table class="datacheck">
				<tbody>
					<tr>
						<td>报告编号：<b>4f5327e0c13a440a</b></td>
						<td>检测时间：2019-05-21 08:32:58</td>
						<td>检测字数：21,582字</td>
					</tr>
					<tr>
						<td>作者名称：毛其林</td>
						<td>所属单位：南京工程学院（教务处）</td>
						<td></td>
					</tr>
				</tbody>
			</table>
		</div>
		<br/>
	</div>
	<div class="block a_left f12 tahoma repos"> <b class="f16">检测范围：</b>
		<table class="datatb">
			<tbody>
				<tr>
					<td>◎ 中文科技期刊论文全文数据库</td>
					<td>◎ 中文主要报纸全文数据库</td>
					<td>◎ 中国专利特色数据库</td>
				</tr>
				<tr>
					<td>◎ 博士/硕士学位论文全文数据库</td>
					<td>◎ 中国主要会议论文特色数据库</td>
					<td>◎ 港澳台文献资源</td>
				</tr>
				<tr>
					<td>◎ 外文特色文献数据全库</td>
					<td>◎ 维普优先出版论文全文数据库</td>
					<td>◎ 互联网数据资源/互联网文档资源</td>
				</tr>
				<tr>
					<td>◎ 高校自建资源库</td>
					<td>◎ 图书资源</td>
					<td>◎ 古籍文献资源</td>
				</tr>
				<tr>
					<td>◎ 个人自建资源库</td>
					<td>◎ 年鉴资源</td>
					<td>◎ IPUB原创作品</td>
				</tr>
				<tr>
					<td><b>时间范围：</b>1989-01-01至2019-05-21</td>
					<td></td>
					<td></td>
				</tr>
			</tbody>
		</table>
		<br/>
	</div>
	<div class="block a_left f12 tahoma repos "> <b class="f16">检测结论：</b>
		<!--begin-->
		<div class="ywdz-quxsb">
			<div class="ywdz-quxsb-base ywdz-quxsb-cs"><div class="ywdz-quxsb-subtitle-1">全文总相似比</div><div class="ywdz-quxsb-txt-1 color-red">12.21%</div></div>
			<span class="ywdz-quxsb-base ywdz-quxsb-cs1">=</span>
			<div class="ywdz-quxsb-base ywdz-quxsb-cs2"><div class="ywdz-quxsb-subtitle">复写率</div><div class="ywdz-quxsb-txt blue">10.07%</div></div>
			<span class="ywdz-quxsb-base ywdz-quxsb-cs3">+</span>
			<div class="ywdz-quxsb-base ywdz-quxsb-cs4"><div class="ywdz-quxsb-subtitle">他引率</div><div class="ywdz-quxsb-txt blue">2.14%</div></div>
			<span class="ywdz-quxsb-base ywdz-quxsb-cs5">+</span>
			<div class="ywdz-quxsb-base ywdz-quxsb-cs6"><div class="ywdz-quxsb-subtitle">自引率</div><div class="ywdz-quxsb-txt blue">0.00%</div></div>
			<span class="ywdz-quxsb-base ywdz-quxsb-cs7">+</span>
			<div class="ywdz-quxsb-base ywdz-quxsb-cs8"><div class="ywdz-quxsb-subtitle">专业术语</div><div class="ywdz-quxsb-txt blue">0.00%</div></div>
		</div>
		<div class="ywdz-otherzh">
			<div class="ywdz-otherzh-title">其他指标：</div>
			<div class="ywdz-otherzh-content">
				<div class="ywdz-otherzh-list"><span class="blods">自写率：</span><span class="blue">87.79%</span></div>
				<div class="ywdz-otherzh-list"><span class="blods">专业用语：</span><span class="blue">0.00%</span></div>
				<div class="ywdz-otherzh-list"><span class="blods">高频词：</span>检测,我们,进行,图像,特征</div>
				<div class="ywdz-otherzh-list">
					<span class="blods ywdz-otherzh-list-rb">典型相似性：</span>
					<div class="ywdz-otherzh-list-lb">
					</div>
				</div>
			</div>
			<div style="clear:both;"></div>
		</div>
		<div class="ywdz-otherzh">
			<div class="ywdz-otherzh-title">指标说明：</div>
			<div class="ywdz-otherzh-content">
				<div class="ywdz-otherzh-list"><span class="blods">复写率：</span>相似或疑似重复内容占全文的比重</div>
				<div class="ywdz-otherzh-list"><span class="blods">他引率：</span>引用他人的部分占全文的比重，请正确标注引用</div>
				<div class="ywdz-otherzh-list"><span class="blods">自引率：</span>引用自己已发表部分占全文的比重，请正确标注引用</div>
				<div class="ywdz-otherzh-list"><span class="blods">自写率：</span>原创内容占全文的比重</div>
				<div class="ywdz-otherzh-list"><span class="blods">专业用语：</span>公式定理、法律条文、行业用语等占全文的比重</div>
				<div class="ywdz-otherzh-list"><span class="blods">典型相似性：</span>相似或疑似重复内容占互联网资源库的比重，超过60%可以访问</div>
			</div>
			<div style="clear:both;"></div>
		</div>
		
		<!--end-->
		<table class="datacheck3">
			<tbody>
				<tr>
					<td class="bold">总相似片段：146</td>
				</tr>
				<tr>
					<td>
							<span class="i_icon"></span> 期刊：10
							<span class="i_icon"></span> 博硕：75
							<span class="i_icon"></span> 外文：1
							<span class="i_icon"></span> 综合：0
							<span class="i_icon"></span> 自建库：0
							<span class="i_icon"></span> 互联网：60
					</td>
				</tr>
			</tbody>
		</table>
		<br>
	</div>
	<ul class="f12" style="line-height:24px;">
		<li style="display:block; position:relative;">
			<span class="vpcs-xxbg-titlestyle round" style="width:132px;">引用及相似文献列表</span>
			<span class="wp_logo_bg"></span>
		</li>
		<li class="disc"><b>引用汇总：</b></li>
		<li>
			<table class="ztbg">
				<tr>
					<th class=" bold" style="width:50px;">序号</th>
					<th class=" bold">引用文章</th>
					<th class=" bold" style="width:70px;">引用字数</th>
					<th class=" bold" style="width:70px;">引用率</th>
					<th class=" bold" style="width:50px;">来源</th>
				</tr>
						<tr>
							<td>1</td>
							<td class="bold" style="text-align:left;">
								基于MVC的人力资源管理系统的设计与实现
									<i class="block gray normal">孙耀  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
							</td>
							<td><i class="red">87</i></td>
							<td>0.44%</td>
							<td>博硕</td>
						</tr>
						<tr>
							<td>2</td>
							<td class="bold" style="text-align:left;">
								代码智能发布系统的设计与实现
									<i class="block gray normal">吴奇钧  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
							</td>
							<td><i class="red">87</i></td>
							<td>0.44%</td>
							<td>博硕</td>
						</tr>
						<tr>
							<td>3</td>
							<td class="bold" style="text-align:left;">
								海量短信数据中异常行为的研究
									<i class="block gray normal">湛然  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
							</td>
							<td><i class="red">87</i></td>
							<td>0.44%</td>
							<td>博硕</td>
						</tr>
						<tr>
							<td>4</td>
							<td class="bold" style="text-align:left;">
								Hadoop技术在云数据中心的应用研究
									<i class="block gray normal">李自尊 冯建 汤进  - 《河南科技》- </i>
							</td>
							<td><i class="red">87</i></td>
							<td>0.44%</td>
							<td>期刊</td>
						</tr>
						<tr>
							<td>5</td>
							<td class="bold" style="text-align:left;">
								基于机器学习的网络流量识别方法与实现-手机知网
							</td>
							<td><i class="red">58</i></td>
							<td>0.29%</td>
							<td>互联网</td>
						</tr>
						<tr>
							<td>6</td>
							<td class="bold" style="text-align:left;">
								Python应该自学还是报班好?_手机搜狐网
							</td>
							<td><i class="red">40</i></td>
							<td>0.20%</td>
							<td>互联网</td>
						</tr>
			</table>
		</li>
		<li class="disc"><b>相似文献汇总：</b></li>
		<li>
			<table class="ztbg tahoma">
				<tr>
					<th class=" bold" style="width:50px;">序号</th>
					<th class=" bold">相似文献</th>
					<th class=" bold" style="width:70px;">相似字数</th>
					<th class=" bold" style="width:70px;">相似度</th>
					<th class=" bold" style="width:50px;">来源</th>
				</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>1</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									基于Sobel算子的实时图像边缘检测系统设计
										<i class="block gray normal">刘晓云  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">133</i></td>
								<td>0.67%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>2</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									基于MVC的人力资源管理系统的设计与实现
										<i class="block gray normal">孙耀  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">126</i></td>
								<td>0.63%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>3</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									6.支持向量机(SVM)核函数-hyc339408769-博客园
								</td>
								<td><i class="red">120</i></td>
								<td>0.60%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>4</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									基于流统计特性的应用协议识别技术研究
										<i class="block gray normal">李宁  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">113</i></td>
								<td>0.57%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>5</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									代码智能发布系统的设计与实现
										<i class="block gray normal">吴奇钧  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">112</i></td>
								<td>0.56%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>6</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									移动机器人自主视觉跟踪测控技术研究
										<i class="block gray normal">龙忠杰  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">111</i></td>
								<td>0.56%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>7</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									Based on fuzzy theory image segmentation (1)
										<i class="block gray normal">  - 《》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">110</i></td>
								<td>0.55%</td>
								<td>外文</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>8</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									基于Kinect可通行性区域识别
										<i class="block gray normal">丁亮  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">110</i></td>
								<td>0.55%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>9</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									基于海量用户行为的推荐算法研究
										<i class="block gray normal">张宇飞  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">110</i></td>
								<td>0.55%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>10</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									海量短信数据中异常行为的研究
										<i class="block gray normal">湛然  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">110</i></td>
								<td>0.55%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>11</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									DMP核心流程-样本训练【技术类】-简书
								</td>
								<td><i class="red">109</i></td>
								<td>0.55%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>12</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									社会网络平台中的垃圾信息过滤技术研究
										<i class="block gray normal">杨明明  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">108</i></td>
								<td>0.54%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>13</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									基于文本特征的企业微博转发效果影响因素研究
										<i class="block gray normal">王晓耘 范晶晶 陈思  - 《生产力研究》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">104</i></td>
								<td>0.52%</td>
								<td>期刊</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>14</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									大数据分类算法——朴素贝叶斯算法-没有什么不可能-CSDN博客
								</td>
								<td><i class="red">97</i></td>
								<td>0.49%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>15</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									云分类学术搜索引擎的研究与实现
										<i class="block gray normal">曾盼盼  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">97</i></td>
								<td>0.49%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>16</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									Hadoop技术在云数据中心的应用研究
										<i class="block gray normal">李自尊 冯建 汤进  - 《河南科技》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">96</i></td>
								<td>0.48%</td>
								<td>期刊</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>17</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									结构型纹理背景工业产品图像缺陷检测研究
										<i class="block gray normal">王燕星  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">95</i></td>
								<td>0.48%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>18</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									基于梯度特征和级联分类的快速行人检测
										<i class="block gray normal">肖永刚  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">94</i></td>
								<td>0.47%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>19</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									【干货】机器学习,你需要知道的十个算法
								</td>
								<td><i class="red">86</i></td>
								<td>0.43%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>20</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									中央财政转移支付对省级政府财政努力的影响研究
										<i class="block gray normal">杜盼  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">84</i></td>
								<td>0.42%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>21</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									朴素贝叶斯分类(NaveBayes)-郭云飞的专栏-CSDN博客
								</td>
								<td><i class="red">81</i></td>
								<td>0.41%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>22</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									朴素贝叶斯分类算法(NaiveBayesianclassification)-..._CSDN博客
								</td>
								<td><i class="red">79</i></td>
								<td>0.40%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>23</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									朴素贝叶斯分类_百度文库
								</td>
								<td><i class="red">78</i></td>
								<td>0.39%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>24</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									基于局部特征提取的目标检测与跟踪技术研究
										<i class="block gray normal">保富  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">77</i></td>
								<td>0.39%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>25</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法,叫它朴素贝叶斯分类是...
								</td>
								<td><i class="red">77</i></td>
								<td>0.39%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>26</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									学习OpenCV(中文版)PDF及随书源码-追随梦想,实现梦想-CSDN博客
								</td>
								<td><i class="red">74</i></td>
								<td>0.37%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>27</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									基于机器视觉的插件机定位系统的研究与应用
										<i class="block gray normal">宋佳星  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">74</i></td>
								<td>0.37%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>28</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									基于内容的图像缩放系统的设计与实现
										<i class="block gray normal">花文博  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">73</i></td>
								<td>0.37%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>29</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									视频序列中的笑脸识别技术研究
										<i class="block gray normal">刘娇  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">73</i></td>
								<td>0.37%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>30</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									基于机器学习的网络流量识别方法与实现-手机知网
								</td>
								<td><i class="red">70</i></td>
								<td>0.35%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>31</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									贝叶斯分类的原理及流程-数据之美的博客-CSDN博客
								</td>
								<td><i class="red">68</i></td>
								<td>0.34%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>32</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									支持向量机算法的入侵检测分类研究
										<i class="block gray normal">张博伦  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">66</i></td>
								<td>0.33%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>33</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									Python机器学习包scikit-learn安装步骤,包含了各种可能..._CSDN博客
								</td>
								<td><i class="red">65</i></td>
								<td>0.33%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>34</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									[作业]OPENCV人脸识别_图文-共享资料网
								</td>
								<td><i class="red">64</i></td>
								<td>0.32%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>35</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									熔盐萃取法分离锆铪的研究
										<i class="block gray normal">柴延全  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">63</i></td>
								<td>0.32%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>36</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									便携式菌落智能计数系统的设计和实现
										<i class="block gray normal">郑晓悦  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">63</i></td>
								<td>0.32%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>37</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									朴素贝叶斯分类算法原理与Python实现与使用方法案例_py..._脚本之家
								</td>
								<td><i class="red">61</i></td>
								<td>0.31%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>38</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									YOLOv1深入理解-人工智能-SegmentFault思否
								</td>
								<td><i class="red">59</i></td>
								<td>0.30%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>39</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									支持向量机原理(三)线性不可分支持向量机与核函数-刘建..._博客园
								</td>
								<td><i class="red">58</i></td>
								<td>0.29%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>40</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									基于区域卷积神经网络的行人检测问题研究
										<i class="block gray normal">李海龙  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">58</i></td>
								<td>0.29%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>41</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									人物图像处理技术研究及其在Web端实现
										<i class="block gray normal">陈丽枫  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">58</i></td>
								<td>0.29%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>42</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									基于视频的运动目标检测与跟踪
										<i class="block gray normal">郭义江  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">58</i></td>
								<td>0.29%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>43</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)-那年那天那个你-博客园
								</td>
								<td><i class="red">57</i></td>
								<td>0.29%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>44</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									LBP算子介绍-loadstar_kun的专栏-CSDN博客
								</td>
								<td><i class="red">57</i></td>
								<td>0.29%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>45</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									监督学习最常见的五种算法,你知道几个?|雷锋网
								</td>
								<td><i class="red">57</i></td>
								<td>0.29%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>46</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									人脸识别技术及其在汽车防盗中的应用
										<i class="block gray normal">李世兵  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">57</i></td>
								<td>0.29%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>47</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									HOG特征的提取--基于scikit-image-CSDN博客
								</td>
								<td><i class="red">56</i></td>
								<td>0.28%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>48</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									MIMO移动通信系统中的单基站定位技术研究
										<i class="block gray normal">张建平  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">56</i></td>
								<td>0.28%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>49</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									【机器学习算法java实现】-CSDN学院
								</td>
								<td><i class="red">56</i></td>
								<td>0.28%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>50</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									基于量子纠缠态的密码协议研究
										<i class="block gray normal">姜莲霞  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">56</i></td>
								<td>0.28%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>51</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									opencv使用SVM+HOG训练行人检测分类器(INRIAPersonD..._CSDN博客
								</td>
								<td><i class="red">55</i></td>
								<td>0.28%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>52</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									基于卷积神经网络的水果检测研究
										<i class="block gray normal">侯蕾  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">55</i></td>
								<td>0.28%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>53</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									基于深度学习的交通监控图像目标检测系统设计与实现_CNKI学问
								</td>
								<td><i class="red">54</i></td>
								<td>0.27%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>54</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									基于可变形部件模型的人体级联检测
										<i class="block gray normal">张闯  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">53</i></td>
								<td>0.27%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>55</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									Python应该自学还是报班好?_手机搜狐网
								</td>
								<td><i class="red">53</i></td>
								<td>0.27%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>56</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									基于区域增长的立体匹配算法的研究
										<i class="block gray normal">孟晶晶  - 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库 (硕士)》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">51</i></td>
								<td>0.26%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>57</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									移动设备上基于电磁吸收率的人体识别 系统研究与设计
										<i class="block gray normal">杨文玉  - 《》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">51</i></td>
								<td>0.26%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>58</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									贝叶斯估计原理及流程-满城风絮-CSDN博客
								</td>
								<td><i class="red">51</i></td>
								<td>0.26%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>59</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									OpenCV是什么?
								</td>
								<td><i class="red">51</i></td>
								<td>0.26%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>60</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									复杂动态背景下基于近似IKSVM分类器的行人检测
										<i class="block gray normal">葛金炬  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">50</i></td>
								<td>0.25%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>61</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									opencv下载|opencv(开源计算机视觉库)下载v3.0.0官方最新版_...
								</td>
								<td><i class="red">50</i></td>
								<td>0.25%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>62</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									scikit-learn首页、文档和下载-Python机器学习工具包-OSCHINA
								</td>
								<td><i class="red">50</i></td>
								<td>0.25%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>63</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									基于CUDA加速的目标检测算法研究
										<i class="block gray normal">王润强  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">50</i></td>
								<td>0.25%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>64</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									基于单目相机的运动轨迹与目标检测技术的研究
										<i class="block gray normal">宋少雷  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">49</i></td>
								<td>0.25%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>65</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									采用HOG特征和机器学习的行人检测方法
										<i class="block gray normal">陈丽枫 王佳斌 郑力新  - 《华侨大学学报：自然科学版》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">49</i></td>
								<td>0.25%</td>
								<td>期刊</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>66</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									非极大值抑制(Non-MaximumSuppression)-SnailTyan-简书
								</td>
								<td><i class="red">49</i></td>
								<td>0.25%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>67</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									大数据就在你身边|生活中大数据分析案例以及背后的技术原理
								</td>
								<td><i class="red">49</i></td>
								<td>0.25%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>68</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									朴素贝叶斯分类算法的改进及其应用-道客巴巴
								</td>
								<td><i class="red">48</i></td>
								<td>0.24%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>69</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									深度学习目标检测系列:一文弄懂YOLO算法|附Python源码-个人文章...
								</td>
								<td><i class="red">48</i></td>
								<td>0.24%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>70</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									SVM之核函数-Tswaf-博客园
								</td>
								<td><i class="red">47</i></td>
								<td>0.24%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>71</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									基于支持向量机的教学质量评价研究
										<i class="block gray normal">朱海林 宋承祥 刘弘 何鲁青  - 《山东师范大学学报(自然科学版)》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">47</i></td>
								<td>0.24%</td>
								<td>期刊</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>72</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									HOG特征的提取--基于scikit-image-简书
								</td>
								<td><i class="red">46</i></td>
								<td>0.23%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>73</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									基于光电倍增管的数据采集系统设计
										<i class="block gray normal">张珮  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">46</i></td>
								<td>0.23%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>74</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									睡眠脑电自动分期方法研究
										<i class="block gray normal">郭超珍  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">46</i></td>
								<td>0.23%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>75</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									手撕非极大值抑制算法NMS-Oldpan的个人博客
								</td>
								<td><i class="red">46</i></td>
								<td>0.23%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>76</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									驾驶员辅助系统中基于视觉的行人检测算法研究
										<i class="block gray normal">蔡龙楷  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">46</i></td>
								<td>0.23%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>77</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									论渡边淳一《失乐园》中的情爱观
										<i class="block gray normal">石美欣  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">46</i></td>
								<td>0.23%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>78</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									基于视频监控的城市交通异常事件检测算法研究
										<i class="block gray normal">尹承祥  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">46</i></td>
								<td>0.23%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>79</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									基于TensorFlow的Android平台实时车辆和交通标志牌检测的研究
										<i class="block gray normal">张州  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">45</i></td>
								<td>0.23%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>80</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									朴素贝叶斯分类算法的实现及其应用bayes-情诗写的比..._CSDN博客
								</td>
								<td><i class="red">45</i></td>
								<td>0.23%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>81</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									早期溢流漏失地面监测诊断系统研究与设计
										<i class="block gray normal">雒洋洋  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">45</i></td>
								<td>0.23%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>82</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									基于SVM的输变电设备有功功率短期预测的设计与实现
										<i class="block gray normal">唐晔  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">45</i></td>
								<td>0.23%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>83</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									黑龙江省生态气象监测与评价研究
										<i class="block gray normal">高宪双  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">45</i></td>
								<td>0.23%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>84</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									基于梯度方向直方图的快速人体检测算法
										<i class="block gray normal">周健  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">45</i></td>
								<td>0.23%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>85</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									TLD目标跟踪算法研究
										<i class="block gray normal">高帆 吴国平 刑晨 马丽  - 《电视技术》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">45</i></td>
								<td>0.23%</td>
								<td>期刊</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>86</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									为什么和其他语言相比C语言是快速的语言-programnote-博客园
								</td>
								<td><i class="red">45</i></td>
								<td>0.23%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>87</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									深度学习在输电铁塔关键部件缺陷检测中的应用研究
										<i class="block gray normal">王子昊  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">45</i></td>
								<td>0.23%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>88</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									数据挖掘——各种分类算法的优缺点-shuke1991的博客-CSDN博客
								</td>
								<td><i class="red">44</i></td>
								<td>0.22%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>89</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									基于支持向量机的单病种医疗费用控制研究
										<i class="block gray normal">沈培 张吉凯 张子刚  - 《中国卫生经济》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">43</i></td>
								<td>0.22%</td>
								<td>期刊</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>90</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									Android手机上使用QPython运行Python程序的教程
								</td>
								<td><i class="red">43</i></td>
								<td>0.22%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>91</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									非极大抑制(Non-maximumsuppression)python代码实现-..._CSDN博客
								</td>
								<td><i class="red">43</i></td>
								<td>0.22%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>92</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									基于Android平台的视觉手势识别研究
										<i class="block gray normal">王赞超  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">43</i></td>
								<td>0.22%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>93</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									基于单目视觉的手势识别的研究与应用
										<i class="block gray normal">王艺婷  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">43</i></td>
								<td>0.22%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>94</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									基于人脸特征点的驾驶员疲劳检测算法研究
										<i class="block gray normal">徐妙语  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">43</i></td>
								<td>0.22%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>95</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									2019哪一种编程语言发展“钱”景更好?10大主流编程语言分析
								</td>
								<td><i class="red">42</i></td>
								<td>0.21%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>96</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									中文网页分类算法研究
										<i class="block gray normal">钱强  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">42</i></td>
								<td>0.21%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>97</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									Web信息抽取在书签系统中的应用研究与实现
										<i class="block gray normal">杨丁苗  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">42</i></td>
								<td>0.21%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>98</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									塑胶组合盖质量视觉检测系统研究
										<i class="block gray normal">张晓琳  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">42</i></td>
								<td>0.21%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>99</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									scikit-imageHOGfeature提取函数使用心得。-vola..._CSDN博客
								</td>
								<td><i class="red">41</i></td>
								<td>0.21%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>100</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									嵌入式车道偏离预警系统
										<i class="block gray normal">韩博  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">41</i></td>
								<td>0.21%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>101</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									基于辐射传输模拟的卫星辐射数据分析与评估
										<i class="block gray normal">霍然  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">41</i></td>
								<td>0.21%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>102</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									干湿交替对若尔盖湿地枯落物和土壤有机质分解的影响
										<i class="block gray normal">张雪雯  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">41</i></td>
								<td>0.21%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>103</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									跨平台赤潮藻显微图像分析库设计与实现
										<i class="block gray normal">石珍生  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">41</i></td>
								<td>0.21%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>104</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									GitHub上25个最受欢迎的开源机器学习库
								</td>
								<td><i class="red">41</i></td>
								<td>0.21%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>105</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									视频中目标检测与追踪方法的研究与应用
										<i class="block gray normal">陈波  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">41</i></td>
								<td>0.21%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>106</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									基于DM6446的嵌入式近红外人脸识别系统
										<i class="block gray normal">邵天双  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">41</i></td>
								<td>0.21%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>107</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									Python学习总结(一)——十分钟入门-博客-码工具
								</td>
								<td><i class="red">41</i></td>
								<td>0.21%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>108</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									基于MC12311微控制器WSN中间件的设计研究及应用
										<i class="block gray normal">石晶  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">40</i></td>
								<td>0.20%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>109</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									基于RLAB特征的人脸在线检测系统设计与实现
										<i class="block gray normal">吴忠谦  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">40</i></td>
								<td>0.20%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>110</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									基于OpenCV图像处理的火焰检测设计
										<i class="block gray normal">陆旭明 邢涛  - 《数字技术与应用》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">40</i></td>
								<td>0.20%</td>
								<td>期刊</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>111</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									机器学习实战教程(八):支持向量机原理篇之手撕线性SVM
								</td>
								<td><i class="red">40</i></td>
								<td>0.20%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>112</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									利用SVM挖掘GPCR中潜在的药物靶点
										<i class="block gray normal">王春丽  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">39</i></td>
								<td>0.20%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>113</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									论郭沫若抗战史剧中的日本文化因素
										<i class="block gray normal">曹丹丹  - 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库 (硕士)》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">39</i></td>
								<td>0.20%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>114</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									帮助过我的老师,同学们,请再次接受我诚挚的谢意,同时也再次感谢刘...
								</td>
								<td><i class="red">39</i></td>
								<td>0.20%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>115</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									基层单位全面预算管理研究
										<i class="block gray normal">赵鑫  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">39</i></td>
								<td>0.20%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>116</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									复杂光照条件下的驾驶员眼状态识别算法研究
										<i class="block gray normal">林建文  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">39</i></td>
								<td>0.20%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>117</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									传统机器学习算法(一)-简书
								</td>
								<td><i class="red">38</i></td>
								<td>0.19%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>118</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									中国监狱服刑人员之人权保障探析
										<i class="block gray normal">柴文娟  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">38</i></td>
								<td>0.19%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>119</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									微博传播效果预测技术研究
										<i class="block gray normal">李英乐  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">38</i></td>
								<td>0.19%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>120</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									基于支持向量机的风机故障诊断方法与流程
								</td>
								<td><i class="red">37</i></td>
								<td>0.19%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>121</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									GH‘sblog
								</td>
								<td><i class="red">37</i></td>
								<td>0.19%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>122</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									理财产品目标客户定位的组合预测研究
										<i class="block gray normal">吴梦娴  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">37</i></td>
								<td>0.19%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>123</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									NumPy快速入门手册-简书
								</td>
								<td><i class="red">37</i></td>
								<td>0.19%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>124</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									高层次创新人才引进研究
										<i class="block gray normal">单剑峰  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">37</i></td>
								<td>0.19%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>125</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									论文答辩稿16篇_专题范文_短美文网
								</td>
								<td><i class="red">36</i></td>
								<td>0.18%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>126</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									基于GASVM的煤矸石混合料抗压强度预测研究
										<i class="block gray normal">崔曙东  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">36</i></td>
								<td>0.18%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>127</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									逻辑回归算法的原理及实现(LR)-Little_Rookie-博客园
								</td>
								<td><i class="red">35</i></td>
								<td>0.18%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>128</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									R语言实现决策树的步骤和分析-CSDN问答
								</td>
								<td><i class="red">34</i></td>
								<td>0.17%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>129</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									面向过程和面向对象的区别-简书
								</td>
								<td><i class="red">34</i></td>
								<td>0.17%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>130</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									...本文的组织结构本论文共分为五章第一章主要介绍了技术的特点...
								</td>
								<td><i class="red">33</i></td>
								<td>0.17%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>131</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									基于PCAHOG与LBP特征融合的静态手势识别方法研究
										<i class="block gray normal">王瑶  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">33</i></td>
								<td>0.17%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>132</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									面向对象和面向过程到底有什么区别?
								</td>
								<td><i class="red">32</i></td>
								<td>0.16%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>133</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									大规模图像检索的哈希算法研究
										<i class="block gray normal">叶志强  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">32</i></td>
								<td>0.16%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>134</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									基于AdaBoost算法的人脸检测研究
										<i class="block gray normal">张九蕊  - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">32</i></td>
								<td>0.16%</td>
								<td>博硕</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>135</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									svm核函数的理解和选择-WJWFighting的博客-CSDN博客
								</td>
								<td><i class="red">32</i></td>
								<td>0.16%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>136</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									朴素贝叶斯分类算法在数据预测中的应用_百度文库
								</td>
								<td><i class="red">31</i></td>
								<td>0.16%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>137</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									为什么朴素贝叶斯称为“朴素”?请简述朴素贝叶斯分类的主要思想
								</td>
								<td><i class="red">31</i></td>
								<td>0.16%</td>
								<td>互联网</td>
							</tr>
						</tr>
						<tr>
							<tr>
								<td textid=''>138</td>
								<td class="bold" style="text-align:left;">
									基于线性SVM的车辆前方行人检测方法
										<i class="block gray normal">溪海燕 肖志涛 张芳  - 《天津工业大学学报》- </i>
								</td>
								<td><i class="red">30</i></td>
								<td>0.15%</td>
								<td>期刊</td>
							</tr>
						</tr>
			</table>
		</li>
		<li class="disc"><b>指标说明：</b></li>
		<li>1、相似文献：所检测到的引用片段及相似片段的出处来源文献。</li>
		<li>2、片段数（%）：送检论文中来源于本相似文献的引用片段数或相似片段数。</li>
		<li>3、片段相似比（%）：引用片段或相似片段占全部文献字数的百分比。</li>
	</ul>
	
	<!--引用片段-->
	<ul class="repos f12 tahoma">
		<li style="display:block; position:relative;">
			<span class="vpcs-xxbg-titlestyle round" style="width:156px;">送检片段与相似来源详情</span>
			<span class="wp_logo_bg"></span>
		</li>
		<li>
				<table class="ztbg tahoma">
						<tr>
							<th class="bold " style="width:50%;">送检论文片段-1　（相似字数：<b class="red">54</b>）</th>
							<th class="bold" style="width:50%; position:relative;">相似内容来源<a class="vpcs-xxbg-lyslink">来源数（1）</a></th>
						</tr>
						<tr>
							<td style="text-align:left;" valign="top">作存在着任务量大、工作难以展开的问题。本论文将这两者结合起来，主<em>要阐述了基于深度学习的图像人数检测软件的设计与实现，通过该检测软件，可以将监控图像中的人数进行检测识别统计，</em>从而大大解决考勤工作存在的种种难题，使学校中的考勤工作变得更加自</td>
							<td style="text-align:left;">
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《基于深度学习的交通监控图像目标检测系统设计与实现_CNKI学问》 - 《》- </i> 
									<span><em>基于深度学习的交通监控图像目标检测系统设计与实现-静态图像的目标检测就是对图像中的目标进行</em>定位和分类。为促进平安城市、智能交通的快速建设与发展,从交通监控图像...</span>
							</td>
						</tr>
						<tr>
							<th class="bold " style="width:50%;">送检论文片段-2　（相似字数：<b class="red">21</b>）</th>
							<th class="bold" style="width:50%; position:relative;">相似内容来源<a class="vpcs-xxbg-lyslink">来源数（1）</a></th>
						</tr>
						<tr>
							<td style="text-align:left;" valign="top"> large tasks and difficult work.<em> This thesis combines the two, mainly to expound the design and implementation of the image detection software based on deep learning</em>. Through the detection software</td>
							<td style="text-align:left;">
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《基于Sobel算子的实时图像边缘检测系统设计》刘晓云 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2015</i> 
									<span>ose of implementation of real time edge
detection <em>of dynamic human body image, and design the edge detection</em> system for human
gait video images which is b</span>
							</td>
						</tr>
						<tr>
							<th class="bold " style="width:50%;">送检论文片段-3　（相似字数：<b class="red">16</b>）</th>
							<th class="bold" style="width:50%; position:relative;">相似内容来源<a class="vpcs-xxbg-lyslink">来源数（1）</a></th>
						</tr>
						<tr>
							<td style="text-align:left;" valign="top">ed based on the Python language.<em> The HOG features of a large number of positive and negative samples are extracted and labeled</em>. The SVM algorithm is used to t</td>
							<td style="text-align:left;">
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《基于梯度特征和级联分类的快速行人检测》肖永刚 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2010</i> 
									<span>training database secondly. The database includes <em>a large 
number of positive and negative training samples</em>. So the pedestrian detection speed 
has been </span>
							</td>
						</tr>
						<tr>
							<th class="bold " style="width:50%;">送检论文片段-4　（相似字数：<b class="red">19</b>）</th>
							<th class="bold" style="width:50%; position:relative;">相似内容来源<a class="vpcs-xxbg-lyslink">来源数（2）</a></th>
						</tr>
						<tr>
							<td style="text-align:left;" valign="top">ict whether it is a human head. <em>In the image detection, the detection window sliding is used to classify the local use classifier of the image</em> one by one, and the detection w</td>
							<td style="text-align:left;">
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《基于Kinect可通行性区域识别》丁亮 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2017</i> 
									<span>,to train the classifier-Fuzzy ARTMAP,and finally <em>use the resulting classifier to classify the long-range image</em> space,The recognition result of the remote im</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《Based on fuzzy theory image segmentation (1)》 - 《》- </i> 
									<span>he so-called threshold segmentation method is the <em>use of the substance of the image histogram information is used to</em> partition threshold.</span>
							</td>
						</tr>
						<tr>
							<th class="bold " style="width:50%;">送检论文片段-5　（相似字数：<b class="red">15</b>）</th>
							<th class="bold" style="width:50%; position:relative;">相似内容来源<a class="vpcs-xxbg-lyslink">来源数（1）</a></th>
						</tr>
						<tr>
							<td style="text-align:left;" valign="top">s of Oriented Gradients，HOG）特征，通<em>过支持向量机(Support Vector Machines，SVM）算法</em>来对这些特征进行训练拟合，形成人头分类器。第三部分对图像进行逐块</td>
							<td style="text-align:left;">
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《基于支持向量机的风机故障诊断方法与流程》 - 《》- </i> 
									<span>2018年8月3日-BPNN)与<em>支持向量机(supportvectormachine,SVM)等...然而该算法有</em>可能陷入局部最优解,且存在“过拟合”...机组齿轮箱振动信号进行特征提取,形成总的训练集和.</span>
							</td>
						</tr>
						<tr>
							<th class="bold " style="width:50%;">送检论文片段-6　（相似字数：<b class="red">45</b>）</th>
							<th class="bold" style="width:50%; position:relative;">相似内容来源<a class="vpcs-xxbg-lyslink">来源数（2）</a></th>
						</tr>
						<tr>
							<td style="text-align:left;" valign="top">数器加一，如果不是人头就继续滑动窗口，直到将整个图像检测结束。此<em>时还需要使用非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）算法来对检</em>测到的人头进行优化，提高准确率。由于样本库对于该软件的检测准确率</td>
							<td style="text-align:left;">
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《手撕非极大值抑制算法NMS-Oldpan的个人博客》 - 《》- </i> 
									<span>2019年5月8日-前言<em>非极大值抑制算法(Non-maximumsuppression,NMS)是有anchor系列目标检测</em>的标配,如今大部分的One-Stage和Two-Stage算法在推断(Inference)阶</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《非极大抑制(Non-maximumsuppression)python代码实现-..._CSDN博客》 - 《》- </i> 
									<span>对检测得到的全部boxes进行局部的最大搜索,...(Non-maximumsuppression,<em>非极大值抑制)算法-...NMS(Non-MaximumSupression)NMS来</em>选取那些...</span>
							</td>
						</tr>
						<tr>
							<th class="bold " style="width:50%;">送检论文片段-7　（相似字数：<b class="red">31</b>）</th>
							<th class="bold" style="width:50%; position:relative;">相似内容来源<a class="vpcs-xxbg-lyslink">来源数（1）</a></th>
						</tr>
						<tr>
							<td style="text-align:left;" valign="top">最为精确的分类器，使该分类器具有更好的分类效果，即识别效果。
1<em>.4 本文组织结构
本论文主要分为五个章节，首先在第一章主要介绍了</em>图像人数检测软件的开发背景，课题项目的背景和意义以及该图像人数检</td>
							<td style="text-align:left;">
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《...本文的组织结构本论文共分为五章第一章主要介绍了技术的特点...》 - 《》- </i> 
									<span>2014年12月25日-基于总线的控制器的设汁<em>本文的组织结构本论文共分为五章第一章主要介绍了</em>技术的特点及发展趋势并详细介绍了技术的原理和发展阐明了本课题研究的...</span>
							</td>
						</tr>
						<tr>
							<th class="bold " style="width:50%;">送检论文片段-8　（相似字数：<b class="red">51</b>）</th>
							<th class="bold" style="width:50%; position:relative;">相似内容来源<a class="vpcs-xxbg-lyslink">来源数（3）</a></th>
						</tr>
						<tr>
							<td style="text-align:left;" valign="top">使用Python、HOG特征、SVM算法、NMS算法等技术。
2<em>.1 Python概述
Python是一种简单的、解释型的、交互式的、可移植的、面向对象的高级语言[1]。</em>由于近来几年大数据的火热和人们对于人工智能的追捧，Python语</td>
							<td style="text-align:left;">
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《Python应该自学还是报班好?_手机搜狐网》 - 《》- </i> 
									<span>2018年1月24日-<em>Python是一门简单的、解释型的、交互式的、可移植的、面向对象的编程语言。由于</em>其语法简洁清晰,支持命令式编程、函数式编程,完全支持面向对象程序设计,近来在大数据...</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《Web信息抽取在书签系统中的应用研究与实现》杨丁苗 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2014</i> 
									<span>用
Bootstraps样式风格。
9
2相关知识与技术硕士论文
 2.2.1 Python 语言
<em>Python是一种解释型的、可移植的、简单的、交互式的、面向</em>对象的�源编程语言。
Python作为一种功能强大且通用的编程语言受到较高的评价，可以在各种</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《Python学习总结(一)——十分钟入门-博客-码工具》 - 《》- </i> 
									<span>2019年3月4日-<em>Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级...1.2、语言</em>特点简单:Python是一种代表简单主义思想的...可移植性:由于它的开源本质,Python</span>
							</td>
						</tr>
						<tr>
							<th class="bold " style="width:50%;">送检论文片段-9　（相似字数：<b class="red">39</b>）</th>
							<th class="bold" style="width:50%; position:relative;">相似内容来源<a class="vpcs-xxbg-lyslink">来源数（1）</a></th>
						</tr>
						<tr>
							<td style="text-align:left;" valign="top">由Python之父Guido van Rossum正式发布的，可<em>以算的上是编程语言中的老大哥了。
2.1.1 Python语言的优点
Python语</em>言有以下优点：
（1）语法简单易学
使代码具有高度的可读性是Py</td>
							<td style="text-align:left;">
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《2019哪一种编程语言发展“钱”景更好?10大主流编程语言分析》 - 《》- </i> 
									<span>2019年4月10日-C实际上是编程语言的通用语言,由它催生出了...一些最<em>有前途的技术背后的主流语言,Python近年来...C/C++作为编程语言的老大哥</em>,需要严谨的逻辑思维...</span>
							</td>
						</tr>
						<tr>
							<th class="bold " style="width:50%;">送检论文片段-10　（相似字数：<b class="red">33</b>）</th>
							<th class="bold" style="width:50%; position:relative;">相似内容来源<a class="vpcs-xxbg-lyslink">来源数（2）</a></th>
						</tr>
						<tr>
							<td style="text-align:left;" valign="top">代码块，这就使得Python的代码看起来极其整齐易读。
（5）完<em>全面向对象
面向对象和面向过程是编程的两种思维方式。使用面向对象思维</em>写出来的代码之间耦合度更低、内聚性更高，这样系统更加容易扩展，且</td>
							<td style="text-align:left;">
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《面向过程和面向对象的区别-简书》 - 《》- </i> 
									<span>2018年8月19日-微观上,仍然<em>使用面向过程。”面向对象“是以“对象”为中心的编程思想。举例...面向过程(POP)和面向对象</em>(OOP)是不是就是指编码的两种方式呢?不是!你...</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《面向对象和面向过程到底有什么区别?》 - 《》- </i> 
									<span>2017年1月26日-<em>面向对象多态概念的理解阅读485php面向过程和面向对象方法</em>求两个数的和比较阅读70js之面向对象编程阅读130面向对象编程思维的进化阅读44分...</span>
							</td>
						</tr>
						<tr>
							<th class="bold " style="width:50%;">送检论文片段-11　（相似字数：<b class="red">40</b>）</th>
							<th class="bold" style="width:50%; position:relative;">相似内容来源<a class="vpcs-xxbg-lyslink">来源数（1）</a></th>
						</tr>
						<tr>
							<td style="text-align:left;" valign="top">出来的，但是运行的时候就会报错，这也就是动态语言的缺陷之一。
2<em>.1.3 使用的Python的第三方库
我们使用到的Python第三方函数库如下：
（</em>1）NumPy库
NumPy（Numerical Python）</td>
							<td style="text-align:left;">
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《Android手机上使用QPython运行Python程序的教程》 - 《》- </i> 
									<span>7月17日-目前QPython3的正式版本:1.0.3,支持到Python3.2...标记的地方可以<em>使用手动安装第三方库。具体的操作我们...(实际上是一个类),调用RPC函数</em>来与安卓系统...</span>
							</td>
						</tr>
						<tr>
							<th class="bold " style="width:50%;">送检论文片段-12　（相似字数：<b class="red">36</b>）</th>
							<th class="bold" style="width:50%; position:relative;">相似内容来源<a class="vpcs-xxbg-lyslink">来源数（1）</a></th>
						</tr>
						<tr>
							<td style="text-align:left;" valign="top">hon第三方函数库如下：
（1）NumPy库
NumPy（Num<em>erical Python）是Python语言的一个用于操作多维数组和矩阵</em>的第三方扩展程序库。在Python的标准库中虽然也存在Array</td>
							<td style="text-align:left;">
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《NumPy快速入门手册-简书》 - 《》- </i> 
									<span>2018年2月6日-  NumPy(NumericalPython)是<em>Python语言的一个扩充程序库。支持高级大量的维度数组与矩阵</em>运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。ndarra...</span>
							</td>
						</tr>
						<tr>
							<th class="bold " style="width:50%;">送检论文片段-13　（相似字数：<b class="red">78</b>）</th>
							<th class="bold" style="width:50%; position:relative;">相似内容来源<a class="vpcs-xxbg-lyslink">来源数（4）</a></th>
						</tr>
						<tr>
							<td style="text-align:left;" valign="top">tall numpy来搭建NumPy库的环境。
（2）Sciki<em>t-learn库 
Scikit-learn是Python的一个开源机器学习库，同时是一款简单有效的数据挖掘和数据分析工具[2]。它是专门开发出来做机器学习的，</em>它拥有着可以用来监督学习和无监督学习的方法，但是我们在使用的时候</td>
							<td style="text-align:left;">
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《基于辐射传输模拟的卫星辐射数据分析与评估》霍然 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2018</i> 
									<span>建模校正阶段，根据业务需求，建模过程中主要使用了回归模型。具体算
法的实现上，传统算法主要调用自基于<em>Python的机器学习库Scikit-learn。部分
需要调优和</em>改进的算法使用Python语言和科学计算库Numpy协助实现。
(5) 数据可视化
数据可视</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《Python机器学习包scikit-learn安装步骤,包含了各种可能..._CSDN博客》 - 《》- </i> 
									<span>2016年11月1日-写写最近用Scikit-learn等库的过程及遇到的问题解决...learn是<em>Python的一个开源机器学习模块,它建立在NumPy...操作简单、高效的数据挖掘和数据分析</em>。S...</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《scikit-learn首页、文档和下载-Python机器学习工具包-OSCHINA》 - 《》- </i> 
									<span>2014年2月27日-scikit-learn是<em>一个Python的机器学习项目。是一个简单高效的数据挖掘和数据分析工具</em>。基于NumPy、SciPy和matplotlib构建。Installation依赖scik</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《GitHub上25个最受欢迎的开源机器学习库》 - 《》- </i> 
									<span>TensorFlow是一个用于研究和生产的<em>开源机器学习库。...Matplotlib的一款简单有效的数据挖掘和数据分析工具</em>...除了TensorFlow、Keras和Scikit-learn之外,Apache...</span>
							</td>
						</tr>
						<tr>
							<th class="bold " style="width:50%;">送检论文片段-14　（相似字数：<b class="red">51</b>）</th>
							<th class="bold" style="width:50%; position:relative;">相似内容来源<a class="vpcs-xxbg-lyslink">来源数（3）</a></th>
						</tr>
						<tr>
							<td style="text-align:left;" valign="top">用pip install scikit-learn来搭建Scik<em>it-learn库的环境。
2.2 HOG特征
2.2.1 特征提取的简介
在视觉的运用和计算机图像的处理方面，</em>特征提取一直起着不可或缺的作用。它是指通过使用计算机来得到图像的</td>
							<td style="text-align:left;">
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《HOG特征的提取--基于scikit-image-CSDN博客》 - 《》- </i> 
									<span>stogramoforientedgradient,...基于python的scikit-image<em>库提供了HOG特征提取的接口:...HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理</em>中...</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《HOG特征的提取--基于scikit-image-简书》 - 《》- </i> 
									<span>stogramoforientedgradient,...基于python的scikit-image<em>库提供了HOG特征提取的接口:...HOG(方向梯度直方图)特征是一种在计算机视觉和图像</em>...</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《scikit-imageHOGfeature提取函数使用心得。-vola..._CSDN博客》 - 《》- </i> 
									<span>多了,这里主要是说明我使用scikit-image中...skimage这个库来实现的,本文从hog<em>特征提取到svm的...HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理</em>中用...</span>
							</td>
						</tr>
						<tr>
							<th class="bold " style="width:50%;">送检论文片段-15　（相似字数：<b class="red">57</b>）</th>
							<th class="bold" style="width:50%; position:relative;">相似内容来源<a class="vpcs-xxbg-lyslink">来源数（1）</a></th>
						</tr>
						<tr>
							<td style="text-align:left;" valign="top">的结果叫做特征描述或者叫做特征向量。
特征提取的方案有多种，其中<em>最为著名的三种图像特征提取方案为方向梯度直方图（HOG）特征、局部二值模式（LBP）特征、Haar特征。HOG特征</em>主要适用于做局部变化对于整体影响变化不大的图像特征的提取，通常与</td>
							<td style="text-align:left;">
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《LBP算子介绍-loadstar_kun的专栏-CSDN博客》 - 《》- </i> 
									<span>2013年1月5日-?LBP(Local?Binary?Pattern,?<em>局部二值模式...(一)HOG特征1、HOG特征:方向梯度直方图(Histogram...图像特征提取</em>三大法宝:HOG特征,LBP特征,Haar特...</span>
							</td>
						</tr>
						<tr>
							<th class="bold " style="width:50%;">送检论文片段-16　（相似字数：<b class="red">74</b>）</th>
							<th class="bold" style="width:50%; position:relative;">相似内容来源<a class="vpcs-xxbg-lyslink">来源数（3）</a></th>
						</tr>
						<tr>
							<td style="text-align:left;" valign="top">适用于对于图像的局部纹理特征进行提取；而Haar特征应用广泛，常<em>见的应用为人脸识别，通常与AdaBoost算法进行结合使用。
2.2.2 HOG特征提取原理
HOG特征的提取方式是通过计算图像的梯度方向直方图。梯度方向</em>直方图已被证实为在目标识别领域非常有效的特征提取算子[3]。HO</td>
							<td style="text-align:left;">
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《基于局部特征提取的目标检测与跟踪技术研究》保富 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2017</i> 
									<span>操作，能够容忍目标的部分形变。由于 HOG 局部特征的这些优点，它才被广泛应用于
目标检测，目标跟踪<em>与目标识别算法中。
2.2.2 HOG 特征提取算法的实现流程
HOG 特征是通过计算和统计图像局部区域内的梯度方向直方图</em>来构成特征的，因为在基于局部特征提取的目标检测与跟踪技术研究
10
图像中局部目标图像的外观</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《基于梯度方向直方图的快速人体检测算法》周健 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2009</i> 
									<span> 
 
4.3 HOG 特征提取 
本节将讨论 HOG 特征的提取过程，在训练和检测过程中都要进行 <em>HOG 特
征的提取。这种方法是通过对待检测图像进行密集扫描的窗口计算局部梯度方向</em>
 36
第四章 基于 HOG 特征的快速人体检测算法 
取得的。因为局部目标的外观形状通常</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《基于线性SVM的车辆前方行人检测方法》溪海燕 肖志涛 张芳 - 《天津工业大学学报》- 2012</i> 
									<span>窗口融合[6]获得检测结果.利用本文方法处理行人视频,可实现对复杂交通背景中运动遮挡行人的检测.1 <em>HOG特征提取Dalal[7]于2005年提出了梯度方向直方图</em>特征,即HOG特征,这是针对图像某个矩形区域中的梯度方向与强度的统计信息而定义的一种特征.H</span>
							</td>
						</tr>
						<tr>
							<th class="bold " style="width:50%;">送检论文片段-17　（相似字数：<b class="red">46</b>）</th>
							<th class="bold" style="width:50%; position:relative;">相似内容来源<a class="vpcs-xxbg-lyslink">来源数（1）</a></th>
						</tr>
						<tr>
							<td style="text-align:left;" valign="top">HOG特征的提取方式是通过计算图像的梯度方向直方图。梯度方向直方<em>图已被证实为在目标识别领域非常有效的特征提取算子[3]。HOG特征提取的主要思想就是一幅图像</em>中的局部图像的特征可以使用梯度来进行很好的描述。
我们在实际操作</td>
							<td style="text-align:left;">
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《基于视频监控的城市交通异常事件检测算法研究》尹承祥 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2014</i> 
									<span> Gradient)特征，即方向梯度直方图特征，用来计算局
部图像梯度的统计值，是一种在计算机视觉和<em>目标识别领域进行物体检测非常有效的
特征提取算子。HOG特征的主要实现方法是，首先将图像</em>划分成小的区域单元，然
后针对每个单元内的所有像素分别进行计算对应的梯度，统计图像局部区域的</span>
							</td>
						</tr>
						<tr>
							<th class="bold " style="width:50%;">送检论文片段-18　（相似字数：<b class="red">33</b>）</th>
							<th class="bold" style="width:50%; position:relative;">相似内容来源<a class="vpcs-xxbg-lyslink">来源数（2）</a></th>
						</tr>
						<tr>
							<td style="text-align:left;" valign="top">HOG特征提取使用场景
我们可以看出，在HOG特征的生成过程中，<em>对于每一个重叠的block块内的细胞单元cell进行了归一化处理，</em>因此对于一些局部变化较小的图像使用HOG特征提取是效果最好的，比</td>
							<td style="text-align:left;">
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《基于PCAHOG与LBP特征融合的静态手势识别方法研究》王瑶 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2017</i> 
									<span>G特征向量： { }1 2, , ,h df =x x (42)x
检测窗口
归一化图像
计算梯度
<em>对于每一个重叠block
块内的cell进行对比度
归一化</em>
把所有block内的直方
图向量一起组合成一个
大的HOG特征向量
对于每一个cell块对</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《大规模图像检索的哈希算法研究》叶志强 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2017</i> 
									<span> I ■
计算梯度 .
 \―■■…―
对于每一个cell分
块对梯度直方图进
行规定权重的投影
对<em>每一个重叠的 _
block块内的cell进
行对比度归一化</em>
T
把所有block内的直方图向量一
起组合成一个大的HOG特征向量
图4.</span>
							</td>
						</tr>
						<tr>
							<th class="bold " style="width:50%;">送检论文片段-19　（相似字数：<b class="red">57</b>）</th>
							<th class="bold" style="width:50%; position:relative;">相似内容来源<a class="vpcs-xxbg-lyslink">来源数（2）</a></th>
						</tr>
						<tr>
							<td style="text-align:left;" valign="top">很大的印象，因此这种情况下就适合提取HOG特征作为分类的标准。当<em>然不只是行人检测，由于它对光照变化、阴影等噪声具有较好的鲁棒性, 并且能够产生良好的检测效果[4]，因此在其他的检测</em>方面也拥有着很大的优势，取得了显著的成果。
2.3 SVM算法
</td>
							<td style="text-align:left;">
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《人物图像处理技术研究及其在Web端实现》陈丽枫 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2017</i> 
									<span>够通过对部分重叠区域进行计算及归一化处理来提高其精确度。最
开始，HOG 特征只被用于研究静态图像的<em>行人检测问题，但由于它对光照变化、
阴影等噪声具有较好的鲁棒性，并且能够产生良好的检测效果，因此</em>，HOG 特
征很快就获得了众多研究者的关注，并被应用到了静态图像的车辆检测和视频
图像的行</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《采用HOG特征和机器学习的行人检测方法》陈丽枫 王佳斌 郑力新 - 《华侨大学学报：自然科学版》- 2018</i> 
									<span>如ＳＩＦＴ特征，但ＨＯＧ特征能够通过对部分重叠区域进行计算及归一化处理，从而提高精确度［９?１１］．<em>由于它对光照变化、阴影等噪声具有较好的鲁棒性，并且能够产生良好的检测效果，因此</em>，ＨＯＧ特征成为目前使用较为广泛的一种图像特征．３犅犘神经网络ＢＰ神经网络是一种按照误差逆向</span>
							</td>
						</tr>
						<tr>
							<th class="bold " style="width:50%;">送检论文片段-20　（相似字数：<b class="red">40</b>）</th>
							<th class="bold" style="width:50%; position:relative;">相似内容来源<a class="vpcs-xxbg-lyslink">来源数（1）</a></th>
						</tr>
						<tr>
							<td style="text-align:left;" valign="top">眼来判断，而且因此就需要使用SVM算法，有的时候，在二维平面上我<em>们可能发现这些数据是线性不可分的，也就是说找不到一个最优分类面，这时我们就需要将</em>二维平面上的点映射到三维平面上来将线性不可分的问题转换为线性可分</td>
							<td style="text-align:left;">
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《机器学习实战教程(八):支持向量机原理篇之手撕线性SVM》 - 《》- </i> 
									<span>2017年11月10日-一般的<em>数据是线性不可分的,也就是找不到一个棍将...这个时候,我们就需要像大侠一样,将</em>小球拍起,用一...显然分类器B的"决策面"放置的位置优于分类器C的"...</span>
							</td>
						</tr>
						<tr>
							<th class="bold " style="width:50%;">送检论文片段-21　（相似字数：<b class="red">104</b>）</th>
							<th class="bold" style="width:50%; position:relative;">相似内容来源<a class="vpcs-xxbg-lyslink">来源数（7）</a></th>
						</tr>
						<tr>
							<td style="text-align:left;" valign="top">，多了一个步骤，但是我们很容易就从中得到规律，因此我们在研究分类<em>算法的时候一般都是研究线性可分。
2.3.3 SVM中常见核函数
SVM通过引入核函数, 将线性空间中的非线性问题映射到高维非线性空间中的线性问题, 从而从根本上解决非线性问题[6]。在SVM算法中有以下几种常见核函数</em>，同时也是Python的机器学习库Scikit-learn中默认</td>
							<td style="text-align:left;">
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)-那年那天那个你-博客园》 - 《》- </i> 
									<span>2016年8月4日-故一般简称SVM,通俗来讲,它是一种二类分类模型,其...就假设数据<em>都是线性可分的,亦即这样的超平面是存在...二者可以自然的引入核函数,进而推广到非线性分类问题</em>...</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《MIMO移动通信系统中的单基站定位技术研究》张建平 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2011</i> 
									<span>
其中，C 是一个正常数。 
以上的例子针对于线性可分的问题，但现实的复杂问题多为线性不可分问题。
<em>SVM 引入核函数的方法解决分线性可分问题中的最优分类面问题。用非线性映射
Φ将非线性空间中的矢量变换到</em>高维的特征空间中，再求其最优分类面，如图 4-3
所示。 
 
 43
 
图 4-3 SV</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《基于支持向量机的单病种医疗费用控制研究》沈培 张吉凯 张子刚 - 《中国卫生经济》- 2012</i> 
									<span>类问题转换成线性分类问题,算法的效率和精度都比较高。医疗数据之间一般都是错综复杂的非线性联系,SVM<em>通过引入核函数,将线性空间中的非线性问题映射到高维非线性空间中的线性问题,从而从根本上解决非线性问题[3]。选取不同的核函数能够形成不同的算法,SVM模型中常用的核函数包括以下几种:(1)线性核函数</em>(Linear Kernel):K(x,y)=x·y;(2)多项式核函数(Polynomia</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《基于机器学习的网络流量识别方法与实现-手机知网》 - 《》- </i> 
									<span>并且<em>通过内积核函数将低维样本空间非线性映射到高维空间,其具有比较完善的理论...2、仔细研究SVM解决线性和非线性分类问题的原理,在此基础上提出了基于SVM</em>的流量...</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《基于支持向量机的单病种医疗费用控制研究》沈培 张吉凯 张子刚 - 《中国卫生经济》- 2012</i> 
									<span>线性分类问题转换成线性分类问题,算法的效率和精度都比较高。医疗数据之间一般都是错综复杂的非线性联系,<em>SVM通过引入核函数,将线性空间中的非线性问题映射到高维</em>非线性空间中的线性问题,从而从根本上解决非线性问题[3]。选取不同的核函数能够形成不同的算法</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《利用SVM挖掘GPCR中潜在的药物靶点》王春丽 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2013</i> 
									<span>，从科研到商业。如语音识别[8]，
人脸识别[9]，文本分类[10]，手写体识别[11]等。
2 核<em>函数
SVM 通过核函数将低维不可分的空间特征映射到高维线性</em>可分的特征空间
中，然后再进行线性分类。因此，核函数的选择往往是决定 SVM 非线性分类性能</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《基于支持向量机的教学质量评价研究》朱海林 宋承祥 刘弘 何鲁青 - 《山东师范大学学报(自然科学版)》- 2008</i> 
									<span>过引入核函数,支持向量机避开了高维空间的计算,并不显式地进行变换工作,而只做训练样本之间的内积运算,<em>将线性空间中的非线性问题映射到高维非线性空间中的线性问题,从而从根本上解决非线性问题</em>[2].选取不同的核函数能够形成不同的算法.常用的核函数包括以下几种:1)线性核函数K(x,</span>
							</td>
						</tr>
						<tr>
							<th class="bold " style="width:50%;">送检论文片段-22　（相似字数：<b class="red">56</b>）</th>
							<th class="bold" style="width:50%; position:relative;">相似内容来源<a class="vpcs-xxbg-lyslink">来源数（5）</a></th>
						</tr>
						<tr>
							<td style="text-align:left;" valign="top">名思义，这是一种用于解决线性可分问题的核函数，而我们在课题研究中<em>就是使用的这个核函数
（2）多项式核函数（Polynomial Kernel）
这是线性不可分SVM中常用的核函数之一
</em>（3）高斯核函数（Gaussian Kernel）
在SVM中也</td>
							<td style="text-align:left;">
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《6.支持向量机(SVM)核函数-hyc339408769-博客园》 - 《》- </i> 
									<span>2018年11月10日-<em>多项式核函数(PolynomialKernel)是线性不可分SVM常用的核函数之一</em>,公式如下:...libsvm默认的核函数就是它。公式如下:K(x,z)=exp(−γ||x</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《基于文本特征的企业微博转发效果影响因素研究》王晓耘 范晶晶 陈思 - 《生产力研究》- 2018</i> 
									<span>将线性可分支持向量机与线性不可
分支持向量机归为一类 ,区别仅仅在于线性可分
支持向量机用的是线性核<em>函数 。
(2)多项式核函数 :多项式核函数是线性不可
分 SVM常用的核函数之一</em> ,表达式为 :
K( ,)=(Tx·z+r),其中 , ,r,d都需要白行
调参定义 。
</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《支持向量机原理(三)线性不可分支持向量机与核函数-刘建..._博客园》 - 《》- </i> 
									<span>019年4月1日-_2)\),通过这个改进的五元样本特征,我们重新把不是线性回归的函数变回线性...<em>多项式核函数(PolynomialKernel)是线性不可分SVM常用的核函数之一</em>,表达...</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《睡眠脑电自动分期方法研究》郭超珍 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2015</i> 
									<span>“/*yiK{xi?x)+b*)(5.10)使用不同的核函数会构造出不同的SVM算法,下面列举的是在<em>SVM中比较常用三种核函数⑷]:1)线性核(linearkernel): K{x-y)-{x'y)2)多项式核</em>(polynomialkernel): ?少)=[?y(x,3/)+c广其中s、c、为参数,</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《基于SVM的输变电设备有功功率短期预测的设计与实现》唐晔 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2017</i> 
									<span>的情形，无法将数据映射
到高维空间。参数少，速度快，对于一般数据，分类效果可以达到较为理想的效果。
<em>多项式核函数（Polynomial Kernel Function)在SVM中并不常用</em>，多用于NLP自
然语言处理的场景中。
径向基核函数（Radical Basis Kerne</span>
							</td>
						</tr>
						<tr>
							<th class="bold " style="width:50%;">送检论文片段-23　（相似字数：<b class="red">128</b>）</th>
							<th class="bold" style="width:50%; position:relative;">相似内容来源<a class="vpcs-xxbg-lyslink">来源数（7）</a></th>
						</tr>
						<tr>
							<td style="text-align:left;" valign="top">核函数之一
（3）高斯核函数（Gaussian Kernel）
<em>在SVM中也被称为径向基函数(Radial Basis Function, RBF)是libsvm中默认使用的核函数而且是SVM中最常用的线性不可分的核函数[7]。
（4）Sigmod核函数（Sigmod Kernel）
该核函数也是线性不可分SVM常见的核函数之一。</em>
2.4 NMS算法
2.4.1 NMS算法介绍
NMS即是非极</td>
							<td style="text-align:left;">
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《结构型纹理背景工业产品图像缺陷检测研究》王燕星 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2018</i> 
									<span>中；K,r,c/这些参数都是需要自己调参确定的。
高斯核函数(Gaussian Kernel),这个<em>在一些文献中也被称为径向基函数(Radial
Basis Function, RBF)是libsvm中默认使用的核函数而且是SVM中最常用的线性不
可分的核函数</em>，数学表达式为：K(x,2) = exp(-/|x-z|2)，其中/只有这一个参数是
需要自</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《6.支持向量机(SVM)核函数-hyc339408769-博客园》 - 《》- </i> 
									<span>2018年11月10日-高斯核函数(GaussianKernel),<em>在SVM中也称为径向基核函数(RadialBasisFunction,RBF),它是非线性分类SVM最主流的核函数。libsvm默认的核函数</em>就是它。...</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《跨平台赤潮藻显微图像分析库设计与实现》石珍生 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2012</i> 
									<span>SVM 在高维特征空间建立线性学习机，基本上不增加计算的
复杂性，且在某种程度上避免了“维数灾难”。<em>SVM 中常用的核函数包括以下 4
种：
（1）线性核函数</em>： K ( x,y)=x y；
（2）多项式核函数： K ( x,y)= [(x y)+1]</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《支持向量机算法的入侵检测分类研究》张博伦 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2018</i> 
									<span>值越小，
SVM 的分类能力就越好，即 VC 维越大，但是这会带来过拟合问题。
（3）sigmod <em>核函数：
K(7)u,v(8) (28)tanh(7)a(7)u ?v(8) (10)b(8) （2-14）
式（2-14）即为 sigmod 核函数</em>，其中 a 是 sigmod 核函数的参数，但是其只有
在特定的 a 和b 的情况下才满足 </span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《移动设备上基于电磁吸收率的人体识别 系统研究与设计》杨文玉 - 《》- 2016</i> 
									<span>3 的结果中可以发现，在这四种组最常使用的核函数中，多项式核函数
的识别精度最高，为 87%；径向基<em>核函数的识别精度为 75.7%；SIGMOD 核函数
的识别精度，为 68.7%；线性</em>核函数为 60.4%。所以本文优先选取识别精度最高的
识别方法，即基于多项式核函数的 SVM</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《SVM之核函数-Tswaf-博客园》 - 《》- </i> 
									<span>2015年3月23日-SVM之对偶问题&gt;&gt;&gt;SVM之<em>核函数SVM之解决线性不可分写在SVM之前——凸优化...解决方法之一就是</em>将数据,或者更加正式的称为特征,向高维映射,以期待映射...</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《基于文本特征的企业微博转发效果影响因素研究》王晓耘 范晶晶 陈思 - 《生产力研究》- 2018</i> 
									<span>线性不可
分支持向量机归为一类 ,区别仅仅在于线性可分
支持向量机用的是线性核函数 。
(2)多项式<em>核函数 :多项式核函数是线性不可
分 SVM常用的核函数之一</em> ,表达式为 :
K( ,)=(Tx·z+r),其中 , ,r,d都需要白行
调参定义 。
</span>
							</td>
						</tr>
						<tr>
							<th class="bold " style="width:50%;">送检论文片段-24　（相似字数：<b class="red">52</b>）</th>
							<th class="bold" style="width:50%; position:relative;">相似内容来源<a class="vpcs-xxbg-lyslink">来源数（1）</a></th>
						</tr>
						<tr>
							<td style="text-align:left;" valign="top">ernel）
该核函数也是线性不可分SVM常见的核函数之一。
2<em>.4 NMS算法
2.4.1 NMS算法介绍
NMS即是非极大值抑制算法, 对于相交的框, 选择得分最高的, 去掉重叠</em>度较高的框[8]。这里比较的依据是每个边界框置信度得分。该算法的</td>
							<td style="text-align:left;">
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《YOLOv1深入理解-人工智能-SegmentFault思否》 - 《》- </i> 
									<span>NMS(Non-maximalsuppression,非<em>极大值抑制)算法。...NMS方法并不复杂,其核心思想是:选择得分最高的作为...所有高于该阈值(重叠度较高)的候选对象排除</em>掉(将...</span>
							</td>
						</tr>
						<tr>
							<th class="bold " style="width:50%;">送检论文片段-25　（相似字数：<b class="red">90</b>）</th>
							<th class="bold" style="width:50%; position:relative;">相似内容来源<a class="vpcs-xxbg-lyslink">来源数（2）</a></th>
						</tr>
						<tr>
							<td style="text-align:left;" valign="top">输出列表，并将其从边界框列表中删除，然后计算出置信度得分最高的边<em>界框与其他每个边界框的IoU，判断每个边界框的IoU是否大于阈值，如果大于阈值，就把边界框删除，然后再次得到置信度得分最高的边界框添加到最终输出列表重复以上过程，知道边界框列表为空</em>，则完成了NMS算法，此时得到的边界框就是经NMS算法优化后的边</td>
							<td style="text-align:left;">
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《深度学习目标检测系列:一文弄懂YOLO算法|附Python源码-个人文章...》 - 《》- </i> 
									<span>2018年12月18日-计算相关联的<em>边界框的IoU值,舍去IoU大于阈值的边界框;重复步骤2,直到所有边界框都被</em>视为输出预测或被舍弃;AnchorBoxes在上述内容中,每个网格只能识别一个对象...</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《非极大值抑制(Non-MaximumSuppression)-SnailTyan-简书》 - 《》- </i> 
									<span>2017年12月15日-根据置信度<em>得分进行排序选择置信度最高的比边界框添加到最终输出列表中,将其从...重复上述过程,直至边界框列表为空</em>。Python代码如下:#!/usr/bin/envpython#...</span>
							</td>
						</tr>
						<tr>
							<th class="bold " style="width:50%;">送检论文片段-26　（相似字数：<b class="red">44</b>）</th>
							<th class="bold" style="width:50%; position:relative;">相似内容来源<a class="vpcs-xxbg-lyslink">来源数（1）</a></th>
						</tr>
						<tr>
							<td style="text-align:left;" valign="top">NMS算法，此时得到的边界框就是经NMS算法优化后的边界框了。流<em>程如图2.4所示。
2.5本章小结
本章介绍了图像人数检测软件所需的相关技术基础，首先介绍了</em>Python语言的相关优缺点以及本课题研究中使用到了第三方的Py</td>
							<td style="text-align:left;">
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《基于光电倍增管的数据采集系统设计》张珮 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2017</i> 
									<span>将得到的数据发给微处理器，最后由微处理器通过
串口将数据传输至上位机显示处理平台。整个采集系统的结构<em>如图 2.13 所示。
图 2.13 数据采集系统
2.8 本章小结
本章首先介绍了光电检测技术</em>，根据实验室现有的条件，选择了溴钨灯作为光源，
通过光栅型光谱仪进行分光，针对分光后的微弱出</span>
							</td>
						</tr>
						<tr>
							<th class="bold " style="width:50%;">送检论文片段-27　（相似字数：<b class="red">32</b>）</th>
							<th class="bold" style="width:50%; position:relative;">相似内容来源<a class="vpcs-xxbg-lyslink">来源数（1）</a></th>
						</tr>
						<tr>
							<td style="text-align:left;" valign="top">征提取技术以及本课题中使用的HOG特征提取技术的原理和使用场景。<em>然后介绍SVM算法、核函数的概念和SVM算法中常见的核函数。最后</em>，我们通过文字加图解的方式介绍NMS算法以及其实现步骤。只有我们</td>
							<td style="text-align:left;">
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《svm核函数的理解和选择-WJWFighting的博客-CSDN博客》 - 《》- </i> 
									<span>2018年8月7日-SVM的处理方法是选择一个核函数κ(?,?)...可分的数据,因此核<em>函数的选择在SVM算法中就显得至...然后介绍正定核概念和常用核函数。最后</em>总结非线性S...</span>
							</td>
						</tr>
						<tr>
							<th class="bold " style="width:50%;">送检论文片段-28　（相似字数：<b class="red">40</b>）</th>
							<th class="bold" style="width:50%; position:relative;">相似内容来源<a class="vpcs-xxbg-lyslink">来源数（2）</a></th>
						</tr>
						<tr>
							<td style="text-align:left;" valign="top"><em>检测软件的软件执行流程如图3.1所示。
图3.1 图像人数检测软件的软件执行流程
首先</em>将文件夹中的正负样本集的图片进行读取并标记，提取出图片的HOG特</td>
							<td style="text-align:left;">
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《基于MC12311微控制器WSN中间件的设计研究及应用》石晶 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2013</i> 
									<span>调用 SDWML 网络层的转发函数接口为无线终端节点进行数据路径转发。其程
序<em>执行流程如图 6-3 所示。
56
图6-3 路由软件执行流程</em>
这里以路由节点的软件实现为例，按照图 6-3 的软件执行流程，利用第四章中
设计的 SDW</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《嵌入式车道偏离预警系统》韩博 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2014</i> 
									<span>1 系统软件流程
车道偏离预警系统的<em>软件系统执行流程图如图 4.1 所示。
图 4.1 软件执行流程图
上电后，首先</em>运行在 ARM Cortex-A9 处理器上的嵌入式 Linux 系统首先完成初始化
并启动</span>
							</td>
						</tr>
						<tr>
							<th class="bold " style="width:50%;">送检论文片段-29　（相似字数：<b class="red">50</b>）</th>
							<th class="bold" style="width:50%; position:relative;">相似内容来源<a class="vpcs-xxbg-lyslink">来源数（1）</a></th>
						</tr>
						<tr>
							<td style="text-align:left;" valign="top">到一个能预测出是否是人头的分类器。当有图片需要检测时，使用固定的<em>滑动窗口来进行检测，提取出检测窗口的HOG特征，使用人头分类器进行预测，得到是人头的检测窗口的坐标，</em>然后使用NMS算法将一些重合窗口进行进行去重操作，得到优化后的检</td>
							<td style="text-align:left;">
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《基于CUDA加速的目标检测算法研究》王润强 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2018</i> 
									<span> 特征提
取处理的图像大小是固定的，因此对于一副实际图像的检测，需要用多尺度模型和
滑窗的方式得到待<em>检测窗口，提取待检测窗口的 HOG 特征，送入训练好的 SVM
分类器得到检测</em>结果。</span>
							</td>
						</tr>
						<tr>
							<th class="bold " style="width:50%;">送检论文片段-30　（相似字数：<b class="red">45</b>）</th>
							<th class="bold" style="width:50%; position:relative;">相似内容来源<a class="vpcs-xxbg-lyslink">来源数（1）</a></th>
						</tr>
						<tr>
							<td style="text-align:left;" valign="top">言更加的容易上手学习和开发，但是同时这些特征也增加了系统的开销，<em>降低了软件运行的性能。C语言没有这些特性，虽然不需要额外的开销，但是也给开发者带来了难题，</em>开发者需要时刻注意内存泄露、数组越界等等问题，这些问题在运行的时</td>
							<td style="text-align:left;">
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《为什么和其他语言相比C语言是快速的语言-programnote-博客园》 - 《》- </i> 
									<span>8月8日-问题的关键就在于,这些新的功能增加了处理开销(processingoverhead),也就<em>降低了程序性能。而C语言中没有这些功能,它不需要这些额外的开销,这也</em>意味着...</span>
							</td>
						</tr>
						<tr>
							<th class="bold " style="width:50%;">送检论文片段-31　（相似字数：<b class="red">136</b>）</th>
							<th class="bold" style="width:50%; position:relative;">相似内容来源<a class="vpcs-xxbg-lyslink">来源数（32）</a></th>
						</tr>
						<tr>
							<td style="text-align:left;" valign="top">用Python语言来作为我们的开发语言。
3.3.2 分类器
在<em>机器学习的算法中，用于数据挖掘的分类算法有很多种，有以下常见的分类算法。
（1）朴素贝叶斯
朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法，朴素贝叶斯的思想是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别[10]。这个算法</em>只需要给出少量的训练数据进行训练即可，因此该算法适合于模型简单且</td>
							<td style="text-align:left;">
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《【机器学习算法java实现】-CSDN学院》 - 《》- </i> 
									<span>2019年3月5日-(PCA)是多元统计分析中用来分析数据的<em>一种方法,PCA...常见的分类算法有:决策树(ID3和C4.5),朴素贝叶斯...原机器学习算法:18大数据挖掘的经典算法</em>以及代码Java...</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《数据挖掘——各种分类算法的优缺点-shuke1991的博客-CSDN博客》 - 《》- </i> 
									<span>2016年7月28日-一种惰性分类方法,从训练集中找出k个最接近测试对象...<em>朴素贝叶斯算法贝叶斯分类器的分类原理是利用各个...用于数据挖掘的分类算法有</em>哪些,各有何优劣...</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《基于MVC的人力资源管理系统的设计与实现》孙耀 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2011</i> 
									<span>B}且)
刃(‘改】B)p(B)
 P(八)
(4)
 3.朴素贝叶斯分类的原理与流程
 朴素贝叶斯<em>分类是一种十分简单的分类算法，叫它朴素贝叶斯分类是因为这种
方法的思想真的很朴素，朴素贝叶斯的思想基础是这样的:对于给出的待分类项，
求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属
于哪个类别</em>。在没有其它可用信息下，我们会选择条件概率最大的类别，这就是
朴素贝叶斯的思想基础。
 朴素</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《基于流统计特性的应用协议识别技术研究》李宁 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2013</i> 
									<span>概率。则贝叶斯
定理是：
P(H 丨 X)=P(X|H)P(H)/P(X)。 (2.4)
朴素贝叶斯<em>分类是一种十分简单的分类算法，朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出
的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项</em>
12
南京邮电大学硕士研究生学位论文协议识别相关技术3
 ：第二章 属于哪个类别。朴素贝叶</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《DMP核心流程-样本训练【技术类】-简书》 - 《》- </i> 
									<span>2017年4月26日-朴素贝叶斯<em>分类是一种十分简单的分类算法,朴素贝叶斯的思想基础是:对于给出的待分类项,求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率,哪个最大,就认为此</em>...</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《社会网络平台中的垃圾信息过滤技术研究》杨明明 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2013</i> 
									<span>ed with n-grams method
3.2 机器学习算法
3.2.1 朴素贝叶斯过滤算法
<em>朴素贝叶斯分类算法是一种很简单的分类思想，对于给出的分类项，求
解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大就认为</em>该分类项属于
哪个类别[39]。
朴素贝叶斯分类定义如下：
设x = {α 1 , α 2,</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《【干货】机器学习,你需要知道的十个算法》 - 《》- </i> 
									<span>2016年9月14日-朴素贝叶斯<em>分类是一种十分简单的分类算法,叫它朴素贝叶斯分类是因为这种方法的思想真的很朴素,朴素贝叶斯的思想基础是这样的:对于给出的待分类项,求解在此项出现</em>的条...</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《朴素贝叶斯分类(NaveBayes)-郭云飞的专栏-CSDN博客》 - 《》- </i> 
									<span>2017年12月27日-朴素贝叶斯<em>分类是一种十分简单的分类算法,叫它朴素贝叶斯分类是因为这种方法的思想真的很朴素,朴素贝叶斯的思想基础是这样的:对于给出的待分类项,求解</em>...</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《朴素贝叶斯分类算法(NaiveBayesianclassification)-..._CSDN博客》 - 《》- </i> 
									<span>2015年8月2日-     朴素贝叶斯<em>分类是一种十分简单的分类算法,叫它朴素贝叶斯分类是因为这种方法的思想真的很朴素,朴素贝叶斯的思想基础是这样的:对于给出的待</em>...</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《朴素贝叶斯分类_百度文库》 - 《》- </i> 
									<span>2015年9月9日-朴素贝叶斯<em>分类是一种十分简单的分类算法,叫它朴素贝叶斯分类是因为这种方法的思...想真的很朴素,朴素贝叶斯的思想基础是这样的:对于给出的待分类项</em>,...</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法,叫它朴素贝叶斯分类是...》 - 《》- </i> 
									<span>2013年5月23日-求翻译:朴素贝叶斯<em>分类是一种十分简单的分类算法,叫它朴素贝叶斯分类是因为这种方法的思想真的很朴素,朴素贝叶斯的思想基础是这样的:对于给出的待分类</em>...</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《代码智能发布系统的设计与实现》吴奇钧 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2017</i> 
									<span>ipt 构建算法基础。贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这
类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯<em>分类。朴素贝叶斯分类是一种
十分简单的分类算法，对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类
别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。贝叶斯算法</em>实现
流程图如图 4-16 所示。第四章 代码智能发布系统详细设计与实现
38
图 4-16</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《海量短信数据中异常行为的研究》湛然 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2018</i> 
									<span>
在贝叶斯公式的基础上，加上条件独立假设的贝叶斯方法就是朴素贝叶斯方
法（Naive Bayes),<em>朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算^^。朴素贝叶斯的
思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出
现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别</em>。有些独立假设在各个分
类之间的分布都是均匀的所以对于似然的相对小不产生影响；即便不是如此，</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《大数据分类算法——朴素贝叶斯算法-没有什么不可能-CSDN博客》 - 《》- </i> 
									<span>2015年1月8日-     朴素贝叶斯分类是<em>一种十分简单的分类算法,朴素贝叶斯的思想基础是这样的:对于给出的待分类项,求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率</em>,...</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《云分类学术搜索引擎的研究与实现》曾盼盼 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2017</i> 
									<span>率。
 （4.9）
2. 朴素贝叶斯分类算法原理
假设待分类项的各个属性相互独立的情况下，构造出来的<em>分类算法就成为朴素的，
即朴素贝叶斯算法。基本原理是：对于给定的待分类项
 （4.10）
其中， 为 Q 的一个特征属性。求解在此待分类项出现的条件下各个类别 会出现
的概率，哪个 最大，就</em>把待分类文件归属于哪个类。
其实现步骤为：
1）设 为一个待分类项， 为 Q 的一个特征属性</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《朴素贝叶斯分类算法原理与Python实现与使用方法案例_py..._脚本之家》 - 《》- </i> 
									<span>2018年6月26日-<em>朴素贝叶斯分类算法是贝叶斯分类算法中最简单的一种...朴素贝叶斯的思想是这样的:如果一个事物在一些属性...③、分解出待分类</em>样本的各特征(比如分解a...</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《朴素贝叶斯分类算法的改进及其应用-道客巴巴》 - 《》- </i> 
									<span>2017年8月1日-朴素贝叶斯分类算法W完善的理论体系、清晰简单的...T的<em>思想及计算2己4.4.3算法步骤274.5本...与众多分类方法相比,朴素贝叶斯分类算法</em>(NaTv...</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《基于海量用户行为的推荐算法研究》张宇飞 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2013</i> 
									<span>素贝叶斯分类算法具有实现简单，分类和训
练速度都很快的特点[27】，因而选择该算法对文本进行分类。
<em>朴素贝叶斯分类算法是一种相对来说比较简单的分类算法。其基于的思想</em>是：
13
北京交通大学专业硕士学位论文相关理论概述
 对于给定的待分类项，求解在此项出现的</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《朴素贝叶斯分类算法的实现及其应用bayes-情诗写的比..._CSDN博客》 - 《》- </i> 
									<span>2019年3月14日-使用贝叶斯算法来实现决策树分类程序清单4-1词表...数据挖掘:基于<em>朴素贝叶斯分类算法的文本分类实践09...贝叶斯分类算法是统计学中的一种分类</em>方法...</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《早期溢流漏失地面监测诊断系统研究与设计》雒洋洋 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2014</i> 
									<span>ted Naive Bayes,增广树朴素贝叶斯）和DBN(动态贝叶斯网络）等。
通过对比分析不同的<em>分类算法，发现朴素贝叶斯分类算法(Naive Bayes)，一种简
单的贝叶斯分类算法</em>，其应用效果比神经网络分类算法和判定树分类算法还要好，特别
52
西南石油大学硕士研究生学位</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《中文网页分类算法研究》钱强 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2013</i> 
									<span>减少KNN算法的计算复杂度，提高分类效率。该算法将在第
四章进行详细讨论。
3.3 朴素贝叶斯算法
<em>朴素贝叶斯分类（Naive Bayes，NB）算法是一种基于概率统计的分类算法。有着
很</em>强的数学基础和比较稳定的分类性能。在众多的分类算法中，朴素贝叶斯算法以算
法简单、分类精度高</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《Hadoop技术在云数据中心的应用研究》李自尊 冯建 汤进 - 《河南科技》- 2017</i> 
									<span>3.3 Hadoop技术应用
3.3.1<em>朴素贝叶斯算法实现。朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，其分类的思想基础是:对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率哪个最大，就认为此待分类
项属于哪个类别</em>|9，01。
本实验以20NewsGroup为例，针对文档分类的具体问题，在Hadoop集群</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《GH‘sblog》 - 《》- </i> 
									<span>它是一种十分简单的分类<em>算法,叫它朴素贝叶斯分类是因为这种方法的思想真的很朴素,朴素贝叶斯的思想基础是这样</em>的:对于给出的待分类项,求解在此项出现的条件下各个...</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《理财产品目标客户定位的组合预测研究》吴梦娴 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2017</i> 
									<span>加的比较快。
4.一般的算法分类的时候，只是根据一个字段来分类。
（2）朴素贝叶斯算法的优劣性比较
<em>朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法，朴素贝叶斯的思想基础是这样</em>
的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个
最大，就认为此待分</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《朴素贝叶斯分类算法在数据预测中的应用_百度文库》 - 《》- </i> 
									<span>2014年10月16日-实践表明,<em>朴素贝叶斯分类是一种有效的数据挖掘分类算法。关键词:数据挖掘;朴素贝叶斯</em>分类;数据预测;鸢尾花(Iris)数据集1数据挖掘许多人把数...</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《为什么朴素贝叶斯称为“朴素”?请简述朴素贝叶斯分类的主要思想》 - 《》- </i> 
									<span>2017年11月6日-之所以成为朴素,应该是Naive的直译,意思为简单,朴素,天真.<em>朴素贝叶斯分类是最常用的两大分类算法(决策树分类和朴素贝叶斯</em>分类).分类是将一个未知样本...</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《贝叶斯分类的原理及流程-数据之美的博客-CSDN博客》 - 《》- </i> 
									<span>2017年7月13日-<em>朴素贝叶斯的思想基础是这样的:对于给出的待分类项,求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率,哪个最大,就认为此待分类项属于哪个类别</em>。通俗来说,就...</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《监督学习最常见的五种算法,你知道几个?|雷锋网》 - 《》- </i> 
									<span>2017年4月28日-朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给定目标值时属性之间相互条件独立。<em>朴素贝叶斯的基本思想是对于给出的待分类项,求解在此项出现的条件下各个类别</em>...</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《基于流统计特性的应用协议识别技术研究》李宁 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2013</i> 
									<span>=P(X|H)P(H)/P(X)。 (2.4)
朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法，朴素贝叶斯的<em>思想基础是这样的：对于给出
的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项</em>
12
南京邮电大学硕士研究生学位论文协议识别相关技术3
 ：第二章 属于哪个类别。朴素贝叶</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《基于海量用户行为的推荐算法研究》张宇飞 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2013</i> 
									<span>一种相对来说比较简单的分类算法。其基于的思想是：
13
北京交通大学专业硕士学位论文相关理论概述
 <em>对于给定的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，最大的那
个就认为此待分类项属于该类别</em>。其根据如下的贝叶斯公式中体现的理论基础来
求解对于待分类项Z属于各个类别的概率：
Pix\</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《贝叶斯估计原理及流程-满城风絮-CSDN博客》 - 《》- </i> 
									<span>2016年12月27日-<em>对于给出的待分类项,求出在此分类项出现的情况下各个类别出现的概率,哪个最大,就认为</em>待分类项属于哪个类别。即在没有其它可用的信息时,选择条件概率最...</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《大数据就在你身边|生活中大数据分析案例以及背后的技术原理》 - 《》- </i> 
									<span>年7月3日-而“Drill”将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。“Drill...<em>给出的待分类项,求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率,哪个最大,就</em>...</span>
							</td>
						</tr>
						<tr>
							<th class="bold " style="width:50%;">送检论文片段-32　（相似字数：<b class="red">35</b>）</th>
							<th class="bold" style="width:50%; position:relative;">相似内容来源<a class="vpcs-xxbg-lyslink">来源数（1）</a></th>
						</tr>
						<tr>
							<td style="text-align:left;" valign="top">型简单且对性能要求比较高的场景。
（2）Logistic回归
该<em>算法是通过对历史数据的表现的进行分析，从而对未来结果发生的概率进行预测</em>。其优点显而易见，就是计算代价不搞，实现的原理也非常容易理解，同</td>
							<td style="text-align:left;">
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《逻辑回归算法的原理及实现(LR)-Little_Rookie-博客园》 - 《》- </i> 
									<span>12月15日-逻辑回归(LogisticRegression,LR)又称为逻辑回归分析,是分类和预测<em>算法中的一种。通过历史数据的表现对未来结果发生的概率进行预测</em>。例如,我们可以将购买的概率设置...</span>
							</td>
						</tr>
						<tr>
							<th class="bold " style="width:50%;">送检论文片段-33　（相似字数：<b class="red">33</b>）</th>
							<th class="bold" style="width:50%; position:relative;">相似内容来源<a class="vpcs-xxbg-lyslink">来源数（1）</a></th>
						</tr>
						<tr>
							<td style="text-align:left;" valign="top">时该算法非常容易出现拟合程度不够高从而分类精度太差的问题
（3）<em>决策树
决策树算法的目标是创建一个模型用来预测样本的目标值，每个节点</em>对应了一个输入属性，其子节点代表父节点的属性的可能取值。可以看出</td>
							<td style="text-align:left;">
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《R语言实现决策树的步骤和分析-CSDN问答》 - 《》- </i> 
									<span>2015年3月25日-自带包实现决策树,以及自定义函数来实现<em>决策树算法。...树的叶子节点表示对象所属的预测结果。  ...学得一个模型用以</em>对新示例进行分类,这个把样...</span>
							</td>
						</tr>
						<tr>
							<th class="bold " style="width:50%;">送检论文片段-34　（相似字数：<b class="red">38</b>）</th>
							<th class="bold" style="width:50%; position:relative;">相似内容来源<a class="vpcs-xxbg-lyslink">来源数（2）</a></th>
						</tr>
						<tr>
							<td style="text-align:left;" valign="top">最大的缺点就是很容易产生过拟合的情况，导致预测效果不好。
（4）<em>支持向量机
支持向量机的算法思想就是寻找线性可分模型的最优分类面，也就是该分类</em>面到各类别的间隔最大。对于线性不可分的模型，该算法可以将数据向高</td>
							<td style="text-align:left;">
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《基于GASVM的煤矸石混合料抗压强度预测研究》崔曙东 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2013</i> 
									<span>能会导致学习算法低效，出现过拟合
现象，推广泛化能力也就减弱了。
3.1.2 支持向量机的基本概念
<em>支持向量机是从由两类线性可分的最优分类面发展而来的，所谓的最优分类面
就是</em>要求不但将两类待分类的样本数据进行正确的分类，而且要求是分类间隔最
大[39]，如图 3-2</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《传统机器学习算法(一)-简书》 - 《》- </i> 
									<span>7年7月12日-此项出现的条件下各个类别出现的概率,哪个最大,就认为此待分类项属于哪个类别...6.<em>支持向量机(SVM)6.1SVM原理SVM从线性可分情况下的最优分类面</em>发展而来...</span>
							</td>
						</tr>
						<tr>
							<th class="bold " style="width:50%;">送检论文片段-35　（相似字数：<b class="red">38</b>）</th>
							<th class="bold" style="width:50%; position:relative;">相似内容来源<a class="vpcs-xxbg-lyslink">来源数（1）</a></th>
						</tr>
						<tr>
							<td style="text-align:left;" valign="top">找线性可分模型的最优分类面，也就是该分类面到各类别的间隔最大。对<em>于线性不可分的模型，该算法可以将数据向高维空间映射，同时使用核函数来解决映射</em>过程中的维度灾难的问题。同时该算法对于数据产生过拟合的情况有一定</td>
							<td style="text-align:left;">
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《微博传播效果预测技术研究》李英乐 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2013</i> 
									<span>关。
解决特征空间中的线性分类问题时，SVM 算法通过这个空间中的内积运算即可找到最
大分隔面。对于<em>线性不可分的样本空间，SVM 算法利用某种核函数将特征映射到高维空间</em>
中，使原本不可分的特征在高维空间线性可分，然后在高维空间中寻求最优分类面。可见，
解决不可</span>
							</td>
						</tr>
						<tr>
							<th class="bold " style="width:50%;">送检论文片段-36　（相似字数：<b class="red">87</b>）</th>
							<th class="bold" style="width:50%; position:relative;">相似内容来源<a class="vpcs-xxbg-lyslink">来源数（10）</a></th>
						</tr>
						<tr>
							<td style="text-align:left;" valign="top">，这是一种基于块的特征[11]。一般可以分为三种：两矩形特征、三<em>矩形特征、四矩形特征。这种特征是使用黑白两色的矩形来进行描述的，特征值就是特征中白色矩形像素和减去黑色矩形的像素和。它反映了图像的灰度变化的情况。矩形特征的缺点就是只能对一些</em>比较简单的图像进行描述。
因此，对比看来，我们选用HOG特征来作</td>
							<td style="text-align:left;">
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《人脸识别技术及其在汽车防盗中的应用》李世兵 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2010</i> 
									<span>特征[27]是一种能有效地区别人脸与非人脸的特征，通常把
它称为类Haar特征。图4-1中给出了三种<em>矩形特征，其中，A、B为双矩形特征，
主要用来描述边缘特征，其特征值定义为白色矩形像素和减去黑色矩形像素和</em>。
C为三矩形特征，用来描述线性特征，其值等于两边的两个白色矩形的像素和
减去中间的黑色矩形</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《基于卷积神经网络的水果检测研究》侯蕾 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2017</i> 
									<span>征反映的是线性特征、四矩形特征
反映的是特定方向特征。特征模板内有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的<em>特征
值为白色矩形像素和减去黑色矩形像素和。Haar特征值反映了图像的灰度变化情
况。例如：脸部的一些特征能由矩形特征</em>简单的描述，如：眼睛要比脸颊颜色要深，
鼻梁两侧比鼻梁颜色要深，嘴巴比周围颜色要深等。但矩形</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《TLD目标跟踪算法研究》高帆 吴国平 刑晨 马丽 - 《电视技术》- 2013</i> 
									<span>征、中心特征和对角线特征,组合成特征模板,如图2所示。特征模板内有白色和黑色两种矩形,并定义该模板的<em>特征值为白色矩形像素和减去黑色矩形像素和。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况</em>。对于图2a、图2b和图2d这类特征,特征数值计算公式为:v=Sum白-Sum黑,而对于图2</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《深度学习在输电铁塔关键部件缺陷检测中的应用研究》王子昊 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2018</i> 
									<span> 3 种类
型 4 种特征的形式，并组合成特征模板。特征模板内有白色和黑色两种矩形，并定义
该模板的<em>特征值为白色矩形像素和减去黑色矩形像素和。Haar 特征值反映了图像的
灰度变化情况。但矩形特征</em>只对一些简单的图形结构，如边缘、线段较敏感，所以只
能描述特定走向（水平、垂直、对角）的结构</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《基于Android平台的视觉手势识别研究》王赞超 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2013</i> 
									<span>形特征有水平和垂直两种方式，如图 A 和 B 所示。特征模板内有白色和黑色两
种矩形像素，特征模板的<em>特征值定义为：白色矩形像素和减去黑色矩形像素和。
按照这个定义，可知 Haar 特征值反映了图像的灰度变化情况</em>，但基本 Haar 特征只
对一些边缘、线段起作用，只能描述特定走向（水平、垂直、对角）的结</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《基于人脸特征点的驾驶员疲劳检测算法研究》徐妙语 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2017</i> 
									<span>到的。这些特征以不同类型不同形式组合成不同的
特征模板。特征模板内有白色和黑色两种矩形，定义该模板的<em>特征值为白色矩形像素和
减去黑色矩形像素和。
Haar-like 特征值反映了图像的灰度变化情况。将上面的任意一个矩形</em>放到人脸区域
上，然后，将白色区域的像素和减去黑色区域的像素和，得到的值称之为人脸特征值。
</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《基于DM6446的嵌入式近红外人脸识别系统》邵天双 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2010</i> 
									<span>
色矩形像素灰度和与黑色矩形像素灰度和的差值，如图 5-1所示矩形特征，a)、
b)为双矩形特征，其<em>特征值定义为白色矩形像素灰度和减去黑色矩形像素灰度
和</em>。c)为三矩形特征，其特征值定义为两边的白
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文 
 - 39 -</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《基于AdaBoost算法的人脸检测研究》张九蕊 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2012</i> 
									<span>
矩形像素之和与黑色矩形像素的差，反映了线性信息。最后的特征为中心边缘特
征，又称为 4-矩形特征，<em>特征值为两个白色矩形像素和与两个黑色矩形像素和
的差，反映了图像</em>上中心和周围的差异。
图 2.1 基本矩形特征模板
矩形特征对结构的描述比较粗略，仅对一些例</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《基于RLAB特征的人脸在线检测系统设计与实现》吴忠谦 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2014</i> 
									<span>像素和减去后者的像素和就是模板的特征值[43]。其定义如式2-1所示，
其中x为输入图像，s1为白色<em>矩形像素和，s2为黑色矩形像素和。图像的灰度变化
情况</em>可以由这种Haar特征值反映出来，即矩形特征能够描述脸部的一些特点，比
如脸颊的颜色明显要比</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《基于RLAB特征的人脸在线检测系统设计与实现》吴忠谦 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2014</i> 
									<span>像素和减去后者的像素和就是模板的特征值[43]。其定义如式2-1所示，
其中x为输入图像，s1为白色<em>矩形像素和，s2为黑色矩形像素和。图像的灰度变化
情况</em>可以由这种Haar特征值反映出来，即矩形特征能够描述脸部的一些特点，比
如脸颊的颜色明显要比</span>
							</td>
						</tr>
						<tr>
							<th class="bold " style="width:50%;">送检论文片段-37　（相似字数：<b class="red">72</b>）</th>
							<th class="bold" style="width:50%; position:relative;">相似内容来源<a class="vpcs-xxbg-lyslink">来源数（11）</a></th>
						</tr>
						<tr>
							<td style="text-align:left;" valign="top">，对比看来，我们选用HOG特征来作为我们图像的描述信息。
3.3<em>.4 机器学习库
OpenCV是一个著名的开源计算机视觉函数库，使用C/C++语言编写，在Windows、Linux、Mac等操作系统上都可以运行。</em>其中有两大重要模块，CV模块和ML模块。CV模块主要包含了大量对</td>
							<td style="text-align:left;">
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《学习OpenCV(中文版)PDF及随书源码-追随梦想,实现梦想-CSDN博客》 - 《》- </i> 
									<span>2016年10月9日-OpenCV是<em>一个开源的计算机视觉库,OpenCV采用C/C++语言编写,可以运行在Linux/Windows/Mac等操作系统上</em>。OpenCV还提供了Python、Ruby、MATLAB以及其他语...</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《基于内容的图像缩放系统的设计与实现》花文博 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2010</i> 
									<span> 和 Python2.6 
 
4.1.2 OpenCV 与 Python 简介 
OpenCV 是<em>一个开源的计算机视觉库，OpenCV 采用 C/C++语言编写，可以运行在
Linux/Windows/Mac 等操作系统上</em>。OpenCV 还提供了 Python、Ruby、MATLAB 以及
其他语言的接口。Ope</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《OpenCV是什么?》 - 《》- </i> 
									<span>2018年11月16日-<em>OpenCV是一个开源的计算机视觉库,可以从http://...语言编写,可以在Windows、Linux、MacOSX等</em>系统...会替代相应的低级优化的C语言代码(在cmake...</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《便携式菌落智能计数系统的设计和实现》郑晓悦 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2012</i> 
									<span>算法研究 
 12 
第三章 菌落智能计数算法研究 
3.1 OPENCV 简介 
OPENCV 是<em>一个开源的计算机视觉库，它采用 C/C++语言编写，可以运行在
Linux/Windows/Mac 等操作系统上</em>。它还提供了 Python、Ruby、Matlab 等其他
语言的接口。 
OPENCV构建</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《opencv下载|opencv(开源计算机视觉库)下载v3.0.0官方最新版_...》 - 《》- </i> 
									<span>2017年6月29日-opencv中文最新版本是一款支持<em>在Linux、Windows、Android...操作系统的开源计算机视觉库,由C++语言编写</em>而成,功能...计算机视觉库,它轻量级而且高效——由一系列C函数...</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《基于视频的运动目标检测与跟踪》郭义江 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2009</i> 
									<span>量C++类构成，实现图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法，可以说
OpenCV是一种数字图像处理和<em>计算机视觉的函数库。它可以在windows系统、
Linux系统、MacOSX系统等操作平台上</em>使用，也可以和其它编程工具结合，以
满足不同的使用要求。
 。penCV使用C/C+十编写，</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《移动机器人自主视觉跟踪测控技术研究》龙忠杰 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2013</i> 
									<span>公司开发的一个<em>计算机视觉工具箱，采用 C/C++语
言编写，可以运行在 Linux、Windows 和 Mac 等操作系统</em>。此外，OpenCV 还提供了
Python、Ruby、MATLAB 以及其他语言的接口，使</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《塑胶组合盖质量视觉检测系统研究》张晓琳 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2013</i> 
									<span>OpenCV <em>采用 C/C++语言编写，可以再 Windows/Mac/Linux
等操作系统上</em>运行。OpenCV 的设计目标是可移植性高、执行速度快，注重实时
应用。采用优化的 C 代码</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《视频中目标检测与追踪方法的研究与应用》陈波 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2011</i> 
									<span>发起并参与开发的开源计算机视觉库，它以 BSD 许
可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用；它<em>采用 C/C++语言编写，可
以运行在 Linux/Windows/Mac 等操作系统上</em>，同时它还提供了 Python、Ruby、
MATLAB 以及其它语言的接口[54]；目前 </span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《移动机器人自主视觉跟踪测控技术研究》龙忠杰 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2013</i> 
									<span>公司开发的一个计算机视觉工具箱，<em>采用 C/C++语
言编写，可以运行在 Linux、Windows 和 Mac 等操作系统</em>。此外，OpenCV 还提供了
Python、Ruby、MATLAB 以及其他语言的接口，使</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《基于OpenCV图像处理的火焰检测设计》陆旭明 邢涛 - 《数字技术与应用》- 2016</i> 
									<span>往图像处理软件包存在的诸如没有 高级数学计算函数，或者运行速度令人担忧。OpenCV采用C/C++ <em>语言编写，可以运行在Linux/Windows/Mac等操作系统上</em>。 OpenCV还提供了 Python, Ruby、MATLAB以及其他语言的接口。 它包含</span>
							</td>
						</tr>
						<tr>
							<th class="bold " style="width:50%;">送检论文片段-38　（相似字数：<b class="red">74</b>）</th>
							<th class="bold" style="width:50%; position:relative;">相似内容来源<a class="vpcs-xxbg-lyslink">来源数（5）</a></th>
						</tr>
						<tr>
							<td style="text-align:left;" valign="top">，在Windows、Linux、Mac等操作系统上都可以运行。其<em>中有两大重要模块，CV模块和ML模块。CV模块主要包含了大量对于图像的处理的算法，而ML是OpenCV的机器学习库，包含了一些基于统计的分类方法等。</em>同时OpenCV具有图像和强大的矩阵运算能力，提供了非常灵活的用</td>
							<td style="text-align:left;">
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《基于机器视觉的插件机定位系统的研究与应用》宋佳星 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2014</i> 
									<span>nCV包含了五个基本的图像处理的模块，分别为CV模
块、MLL模块、HighGUI模块、CXCORE<em>模块、CvAux模块。CV模块包含常用到的
图像处理函数和一些高级的机器视觉算法；ML是机器学习库，包含一些基于统计的分
类</em>和聚类工具；HighGUI包含图像和视频输入/输出的函数；CXCore包含Open CV的所</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《视频序列中的笑脸识别技术研究》刘娇 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2013</i> 
									<span>的是实时应用。它采
用优化的 C 代码编写，这样能够充分利用多核处理器的优势。
OpenCV 的主体<em>主要分为五个模块，其中，CV 模块主要包含的是基本图像处
理的函数，和高级计算机视觉的相关算法。ML 模块是机器学习库，其中包含基于
统计方面的分类、聚类等</em>工具。HighGUI 模块主要包含对图像和视频进行输入/输
出的相关函数。CXCore模块包</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《[作业]OPENCV人脸识别_图文-共享资料网》 - 《》- </i> 
									<span>2017年4月12日-OpenCV的<em>CV模块包含基本的图像处理函数和高级的计算机视觉算法。ML是机器学习库,包含一些基于统计的分类</em>和聚类工具。HighGUI包含图像和视频输...</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《移动机器人自主视觉跟踪测控技术研究》龙忠杰 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2013</i> 
									<span>构和算法，XML支持，绘图函数
图 2.2 OpenCV 的基本结构
（1）CV 模块：核心函数库，<em>包含了各种基本的图像处理函数和高级的计算机
视觉算法。
（2）ML 模块：机器学习库，包含了一些基本统计的分类</em>与聚类工具。
（3）HighGUI 模块：GUI 函数库，包含了图像以及视频的输入、输出函数</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《基于单目视觉的手势识别的研究与应用》王艺婷 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2013</i> 
									<span>RE四个模块。
其中CV模块是图像和计算机视觉算法模块，包含了常用的图像处理函数和高级的
计算机视觉<em>算法。ML模块是一个机器学习库，其中含有一盛基于统计的聚类和分
类</em>工具。视频和图像的输入/输出函数在HighGUI模块中。CXCore模块则包含
OpenCV</span>
							</td>
						</tr>
						<tr>
							<th class="bold " style="width:50%;">送检论文片段-39　（相似字数：<b class="red">46</b>）</th>
							<th class="bold" style="width:50%; position:relative;">相似内容来源<a class="vpcs-xxbg-lyslink">来源数（2）</a></th>
						</tr>
						<tr>
							<td style="text-align:left;" valign="top">的图片，这样的负样本是没有意义的。
通常情况下，我们样本集中的负<em>样本的数量是要远大于正样本的数量。
3.4.3 样本集图片的数量
（1）如果正负样本集的数量太小，</em>我们由正负样本集而得到的特征数据不够多，这样我们在形成人头人类器</td>
							<td style="text-align:left;">
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《基于单目相机的运动轨迹与目标检测技术的研究》宋少雷 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2017</i> 
									<span>类器，通过给分类器输入正负样本从而得到训练模型。赋予正样本标
签为 1，赋予负样本标签为 0，通常负<em>样本的数量远大于正样本。为了使分类检测准确率达到
一个理想的效果，样本集图片的数量</em>一般选取万张以上。分类器就是一个数学模型，常见的
线性分类器有 SVM、Ada Boost </span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《基于TensorFlow的Android平台实时车辆和交通标志牌检测的研究》张州 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2018</i> 
									<span>th
box 的 IOU 大于阈值的是有用的正训练样本。剩下的那些窗口方框就是候选负样
本，产生的负<em>样本的数量是远远多于正样本的数量的，如果直接使用这些正负样
本</em>训练网络模型，并不会得到很好的训练结果，分类和回归的效果并不是很好[34]。</span>
							</td>
						</tr>
						<tr>
							<th class="bold " style="width:50%;">送检论文片段-40　（相似字数：<b class="red">46</b>）</th>
							<th class="bold" style="width:50%; position:relative;">相似内容来源<a class="vpcs-xxbg-lyslink">来源数（1）</a></th>
						</tr>
						<tr>
							<td style="text-align:left;" valign="top">，这样我们放弃了提取特征时长换来的更多信息也得不偿失了，因此我们<em>样本集中的图片也不能过大。
3.5 检测图像
3.5.1 检测窗口的大小
在图像进行检测的时候检测窗口</em>的大小也是我们需要控制的因素，这也是会直接影响我们最终的结果。如</td>
							<td style="text-align:left;">
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《基于区域增长的立体匹配算法的研究》孟晶晶 - 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库 (硕士)》- 2006</i> 
									<span>不能表示
正确的匹配，此时，窗口定义的越大，匹配效果越差，而且窗口越大运算量越大，运算
的时间越长。<em>为避免窗口过大所出现的问题，可以采用事先检测图像边界的方法来定义
窗口的大小</em>，但边界的检测又是一个很棘手的问题。现有的基于区域的立体匹配算法中
很多都是使用固定的窗口大</span>
							</td>
						</tr>
						<tr>
							<th class="bold " style="width:50%;">送检论文片段-41　（相似字数：<b class="red">50</b>）</th>
							<th class="bold" style="width:50%; position:relative;">相似内容来源<a class="vpcs-xxbg-lyslink">来源数（2）</a></th>
						</tr>
						<tr>
							<td style="text-align:left;" valign="top">优化功能。
4.2.1 获取图片信息功能的实现
该功能主要就是通<em>过访问路径下的正样本和负样本图片，并对正负样本进行标记（正样本标记为1，负样本标记为-1）。获取图片</em>信息功能代码的关键代码如下：
def get_image_lis</td>
							<td style="text-align:left;">
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《复杂动态背景下基于近似IKSVM分类器的行人检测》葛金炬 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2014</i> 
									<span>本，再从每张负样本图像中随机选取 10 张 × 像素大小图片作为负样
本，这样一共获得 2416 张<em>正样本图片和 12180 张负样本图片，图片大小均为 × 
像素。将正样本图片类别标记为+1，负样本</em>图片类别标记为-1，对每幅正、负样本
图片分别提取 HOG 特征，生成 LIBSVM 数据格</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《驾驶员辅助系统中基于视觉的行人检测算法研究》蔡龙楷 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2014</i> 
									<span>于窗口大小为 32×64 像素的二类分类器
1. 采用初始样本集，进行第一阶段的训练：
1)分别计算<em>正样本和负样本的 HOG 特征，并对样本进行标记，例如正
样本标记为 1，负样本标记为</em>-1；
2)创建 SVM 对象，并设置 SVM 类型、核函数的类型以及 SVM 参数的
类型</span>
							</td>
						</tr>
						<tr>
							<th class="bold " style="width:50%;">送检论文片段-42　（相似字数：<b class="red">56</b>）</th>
							<th class="bold" style="width:50%; position:relative;">相似内容来源<a class="vpcs-xxbg-lyslink">来源数（1）</a></th>
						</tr>
						<tr>
							<td style="text-align:left;" valign="top">tions：表示所要使用的梯度的方向个数
pixels_per_<em>cell：表示每个细胞单元中的像素
cells_per_block：表示每个块中的细胞单元
visualize：表示</em>是否输出梯度直方图的图像表示
我们采用的样本集是20像素*20像</td>
							<td style="text-align:left;">
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《基于区域卷积神经网络的行人检测问题研究》李海龙 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2017</i> 
									<span>OG 特征向量
根据以上步骤，我们最终得到 ? ?? ?η 个数据组成的高维特征向量，其中 ? 表示<em>每个
细胞单元中 bin 的数量，? 表示块的个数，η 表示每个块的细胞单元</em>数量。例如：对于 40?40
像素的图像，假设块（block）为 2?2=4 个细胞单元，每</span>
							</td>
						</tr>
						<tr>
							<th class="bold " style="width:50%;">送检论文片段-43　（相似字数：<b class="red">54</b>）</th>
							<th class="bold" style="width:50%; position:relative;">相似内容来源<a class="vpcs-xxbg-lyslink">来源数（2）</a></th>
						</tr>
						<tr>
							<td style="text-align:left;" valign="top">度直方图的图像表示
我们采用的样本集是20像素*20像素的图片，<em>每个细胞单元采用2像素*2像素大小，每个块采用8像素*8像素大小，也就是每个块包含了2*2大小的细胞单元。
将</em>正负样本图片的路径传入方法，得到正负样本的HOG特征。实现代码如</td>
							<td style="text-align:left;">
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《复杂光照条件下的驾驶员眼状态识别算法研究》林建文 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2012</i> 
									<span>小的细胞单元组合成较大的区间，因为每
个块区间是按照块区间大小和其步长来决定块区间的位置的，所以不同<em>块区间中的细胞
单元是会有重叠的，即每个细胞单元会为不同的区间作贡献。本文采用16 16像素大小</em>
的区间，即一个区间包含 4 个细胞单元，而最终的特征向量是由与区间大小一样的窗口
滑动产生</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《基于可变形部件模型的人体级联检测》张闯 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2014</i> 
									<span>滑动生成的，块每次滑动八个像素也就是一个细
胞单元的长度。一个训练样本可以得到7x15 = 105个<em>块，每个块的大小就是16x16
像素。在每个细胞单元中计算梯度方向直方图时，要将</em>各像素点的梯度方向进行
投影，投影在九个区间一共是180°也，就是每20°―个区间。将每个块</span>
							</td>
						</tr>
						<tr>
							<th class="bold " style="width:50%;">送检论文片段-44　（相似字数：<b class="red">55</b>）</th>
							<th class="bold" style="width:50%; position:relative;">相似内容来源<a class="vpcs-xxbg-lyslink">来源数（1）</a></th>
						</tr>
						<tr>
							<td style="text-align:left;" valign="top">入SVM算法中的时候需要传入正负样本集的HOG特征和标记，因此我<em>们需要将得到的正样本的HOG特征和负样本的HOG特征进行合并，同理，正样本的标记和负样本的标记也需要进行合并。</em>关键代码入下：
# 正负样本特征合并
hog_feature =</td>
							<td style="text-align:left;">
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《opencv使用SVM+HOG训练行人检测分类器(INRIAPersonD..._CSDN博客》 - 《》- </i> 
									<span>2018年7月26日-3.提取<em>正样本的HOG特征.?4.提取负样本的HOG特征.?5.对正负样本进行标记,正样本为1,负样本为0.?6.将正负样本的HOG特征及</em>正负样本的标签...</span>
							</td>
						</tr>
						<tr>
							<th class="bold " style="width:50%;">送检论文片段-45　（相似字数：<b class="red">37</b>）</th>
							<th class="bold" style="width:50%; position:relative;">相似内容来源<a class="vpcs-xxbg-lyslink">来源数（1）</a></th>
						</tr>
						<tr>
							<td style="text-align:left;" valign="top">校图书馆和数据库提供了良好的学习条件和丰富的学习资料。
此外，本<em>文中引用了多位学者的论文内容，对我起到了很大的帮助，没有他们的研究成果，我</em>完成本次论文的难度将大大增加。
最后，对在整个课题进行过程中所有</td>
							<td style="text-align:left;">
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《高层次创新人才引进研究》单剑峰 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2012</i> 
									<span>过程中提供了很多素材，为论文的成功
完成打下扎实的基袖。
感谢这篇论文所涉及到的各位学者，本文参考和<em>引用了多位学者的研究文献献，
你们的研究成果对我论文的写作起到了较大的帮助</em>和启发。
最后感谢所有支持和帮助过我的人，愿你们一切如意，幸福快乐！
44</span>
							</td>
						</tr>
						<tr>
							<th class="bold " style="width:50%;">送检论文片段-46　（相似字数：<b class="red">105</b>）</th>
							<th class="bold" style="width:50%; position:relative;">相似内容来源<a class="vpcs-xxbg-lyslink">来源数（11）</a></th>
						</tr>
						<tr>
							<td style="text-align:left;" valign="top">有他们的研究成果，我完成本次论文的难度将大大增加。
最后，对在整<em>个课题进行过程中所有帮助过我的领导、老师、同学等表示我最真诚的谢意！
同时由衷地感谢各位答辩老师能够抽出宝贵时间对我论文的内容进行评阅。由于我的学术水平有限，论文中难免有疏漏和不足之处，恳请各位老师给予批评和指正</em>！
参考文献
[1] 佚名. Python学习手册[M]. 20</td>
							<td style="text-align:left;">
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《论郭沫若抗战史剧中的日本文化因素》曹丹丹 - 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库 (硕士)》- 2006</i> 
									<span>珍藏。 
路漫漫其修远兮！我知道，走出象牙塔后的我们还有很长的路要走。在我临
行之前，我要向大学生活<em>中所有帮助过我，关心过我的领导、老师、同学和朋友
致以最真诚的谢意</em>。我要向大学生活中所有帮助过我，关心过我的领导、老师、同学和朋友
致以最真诚的谢意。我的人生</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《干湿交替对若尔盖湿地枯落物和土壤有机质分解的影响》张雪雯 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2014</i> 
									<span>成形过程中，感谢北京林业大学自然保护区学院硕保护区11班的同学
们提供的帮助和支持！
谨此，再再次向<em>所有帮助过我关心过的老师、同学表示由衷的谢意！
最后，感谢</em>我的父母以及家人，我的每一份成绩都饱含你们的付出和支持！
61</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《黑龙江省生态气象监测与评价研究》高宪双 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2009</i> 
									<span>，谢谢你们对
我的培育。
 感谢宋柯群、王倩倩和张雪娇师妹对我提供的无无私帮助!
 向所有关心过我、<em>帮助过我的老师、同学、亲人及朋友表示我最最真诚的谢意!
最后，感谢各位参加论文答辩和评审的老师</em>!</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《帮助过我的老师,同学们,请再次接受我诚挚的谢意,同时也再次感谢刘...》 - 《》- </i> 
									<span>2016年11月24日-<em>帮助过我的老师,同学们,请再次接受我诚挚的谢意,同时...、、范文二:致谢</em>四年的学习生活在即将划上...最后,再次对那些在论文完成过程中,关心、帮助我的...</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《基层单位全面预算管理研究》赵鑫 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2013</i> 
									<span>老师冯建老师，他对我进行了无私的指导和帮助，不厌
其烦的帮助我进行论文的修改和改进。在此向帮助和指导<em>过我的老师表示最
衷心的感谢！
同时，还要感谢西南财大会计学院的各位</em>老师，感谢各位老师的辛勤付
出，两年来让我受到了优秀的专业教育，也感谢会计学院为我提供了这样</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《中央财政转移支付对省级政府财政努力的影响研究》杜盼 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2017</i> 
									<span>探索，我将很难
完成本篇论文的写作。
求学道路上，家人给了我无尽的爱和支持，没有他们，也就没有如今的<em>我，感恩父
母，无尽的付出。
由衷感谢各位位评审老师抽出宝贵时间审阅我的论文。
由于学术水平有限，所写论文难免有局限和不足之处，恳请各位老师和学友批评和
指正</em>！
55</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《论文答辩稿16篇_专题范文_短美文网》 - 《》- </i> 
									<span>2018年4月5日-我的论文答辩表示衷心的感谢,并对三年来我有机会聆听教诲的各位老师表示<em>由衷的...同时也感谢各位评审老师从百忙之中抽出宝贵的时间事一同参与对我</em>这篇...</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《论渡边淳一《失乐园》中的情爱观》石美欣 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2015</i> 
									<span>京姬、刘立华、
刘吟舟等，是你们让我在系里体会到了家庭般的温暖，你们的每一句教诲都使
我受益匪浅。
<em>同时感谢各位答辩老师，在百忙之中抽出时间对我的论文进行评审，并提
出的宝贵意见。由于本人学术水平有限</em>，难免有疏漏之处，恳请各位老师和学
友批评和指正。
最后，要特别感谢我的父母，他们是我精精神</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《熔盐萃取法分离锆铪的研究》柴延全 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2017</i> 
									<span>奉
献，是你们的默默支持，为我的学习创造了美好的条件，为我的生活提供了丰富
的资源。
谨向在百忙之中<em>抽出宝贵时间评审审论文和参加答辩的各位专家表示衷心的
感谢！
由于我的学术水平有限，所写论文难免有不足之处，恳请各位老师和学友批
评和指正</em>！</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《基于量子纠缠态的密码协议研究》姜莲霞 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2014</i> 
									<span>的各位学者。本文引用了数位学者的研究文献，如果没有各位
学者的研究成果的帮助和启发，我将很难完成本篇<em>论文的写作。。
由于我的学术水平有限，所写论文难免有不足之处，恳请各位老师和学友批评和指正</em>！
姜莲霞
2014 年 5 月于暨南
44</span>
										<hr>
									<i class="block" style="margin-bottom:10px;background:#fff6e7;color:black;">《中国监狱服刑人员之人权保障探析》柴文娟 - 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》- 2012</i> 
									<span>的同学和朋友，在我写论文的过程中给予我很多有用的素材，还有在
论文撰写和排版过程中提供的热情帮助。
<em>由于我的学术水平有限，所写论文难免有不足之处，恳请各位老师和学友批评和
指正</em>！
柴文娟
2012年3月12日
44
学位论文评阅及答辩情况表
姓名是否硕导所在单位
职 </span>
							</td>
						</tr>
				</table>
		</li>
	</ul>
	
	
	<!--引用片段-->
	<ul class="repos f12 tahoma">
		<li style="display:block; position:relative;">
			<span class="vpcs-xxbg-titlestyle round" style="width:156px;">相似观点来源详情</span>
			<span class="wp_logo_bg"></span>
		</li>
		<li>
				<table class="ztbg tahoma">
				</table>
		</li>
	</ul>
	<div class="footer-shuom f12 tahoma">
		<div class="footer-shuom-title">· 说明</div>
		<div class="footer-shuom-content">
			<div class="footer-shuom-content-title">相似片段中"综合"包括：</div>
			<span class="footer-shuom-list">《中文主要报纸全文数据库》</span>
			<span class="footer-shuom-list">《中国专利特色数据库》</span>
			<span class="footer-shuom-list">《中国主要会议论文特色数据库》</span>
			<span class="footer-shuom-list">《港澳台文献资源》</span>
			<span class="footer-shuom-list">《图书资源》</span>
			<span class="footer-shuom-list">《维普优先出版论文全文数据库》</span>
			<span class="footer-shuom-list">《年鉴资源》</span>
			<span class="footer-shuom-list">《古籍文献资源》</span>
			<span class="footer-shuom-list">《IPUB原创作品》</span>
			<div style="clear:both;"></div>
		</div>
	</div>
	<div style="width:100%; height:220px;">
		<div class="vpcs-footer-left2">
			<ul class="repos f12 tahoma">
				<li class="disc" style=""><b>声明：</b></li>
				<li>报告编号系送检论文检测报告在本系统中的唯一编号。</li>
				<li>本报告为维普论文检测系统算法自动生成，仅对您所选择比对资源范围内检验结果负责，仅供参考。</li>
			</ul>
			<ul class="f12 tahoma" style="padding-top:15px;">
				<li>客服热线：400-607-5550 | 客服QQ：4006075550 | 客服邮箱：vpcs@cqvip.com</li>
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			</ul>
		</div>
		<div class="vpcs-footer-right">
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		</div>
	</div>
</div>
</body>
</html>